Wyszukiwarka
Abstrakt
Autoregressive modeling is a widespread parametricspectrum estimation method. It is well known that, in the caseof stationary processes with unknown order, its accuracy canbe improved by averaging models of different complexity usingsuitably chosen weights. The paper proposes an extension of thistechnique to the case of multivariate locally stationary processes.The proposed solution is based on local autoregressive modeling,and combines model averaging with estimation bandwidth adap-tation. Results of simulations demonstrate that the application ofthe proposed decision rules allows one to outperform the standardapproach, which does not include the bandwidth adaptation.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2019
- Opis bibliograficzny:
- Meller M., Niedźwiecki M., Chojnacki D.: On Adaptive Spectrum Estimation of Multivariate Autoregressive Locally Stationary Processes// / : , 2019,
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.23919/eusipco.2019.8902751
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 109 razy