Arbeitspapier

Mean shift detection under long-range dependencies with ART

Atheoretical regression trees (ART) are applied to detect changes in the mean of a stationary long memory time series when location and number are unknown. It is shown that the BIC, which is almost always used as a pruning method, does not operate well in the long memory framework. A new method is developed to determine the number of mean shifts. A Monte Carlo Study and an application is given to show the performance of the method.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Diskussionsbeitrag ; No. 437

Klassifikation
Wirtschaft
Semiparametric and Nonparametric Methods: General
Single Equation Models; Single Variables: Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes
Thema
long memory
mean shift
regression tree
ART
BIC
Zeitreihenanalyse
Maßzahl
Regression
Theorie

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Willert, Juliane
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Leibniz Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
(wo)
Hannover
(wann)
2010

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:42 MEZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Willert, Juliane
  • Leibniz Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Entstanden

  • 2010

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