Detection of Shocks in Structural Time Series Model Using State Space Forms
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In this paper a method has been given to detect the shocks in structural time series using Kalman filter algorithm. As the Kalman filter algorithm is used for state space forms which include ARMA models as an especial case, the suggested method can be used for more general time series than linear models. Five shocks; additive outlier, level change, seasonal change, periodic change and slope change have been reviewed with this method. The performance of suggested method has been shown via a simulation study. The marriage data set from England has been considered as a real data set to study.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Journal of Statistical Sciences, Volume:12 Issue: 1, 2018
Pages:
143 to 163
magiran.com/p1861766
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!