Dataciencia

Colección SciELO Chile

Non-parametric estimation of time varying AR(1)-processes with local stationarity and periodicity

Indexado

WoS	WOS:000460450800009
Scopus	SCOPUS_ID:85050668108

DOI

10.1214/18-EJS1459

Año

2018

Tipo

artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras

Abstract

Extending the ideas of [7], this paper aims at providing a kernel based non-parametric estimation of a new class of time varying AR(1) processes (X-t), with local stationarity and periodic features (with a known period T), inducing the definition X-t = a(t)(t/nT)Xt-1 + xi(t) for t is an element of N and with a(t)+T a(t). Central limit theorems are established for kernel estima- tors (a) over cap (s)(u) reaching classical minimax rates and only requiring low order moment conditions of the white noise (xi(t)) t up to the second order.

Revista

Revista	ISSN
Electronic #Journal Of Statistics	1935-7524

Métricas Externas

PlumX	Altmetric	Dimensions

Muestra métricas de impacto externas asociadas a la publicación. Para mayor detalle:

Plumx: https://plumanalytics.com/learn/about-metrics/
Altmetric: https://www.altmetric.com/about-altmetrics/what-are-altmetrics/
Dimensions: https://www.dimensions.ai/why-dimensions/

Disciplinas de Investigación

WOS
Statistics & Probability

Scopus
Sin Disciplinas

SciELO
Sin Disciplinas

Muestra la distribución de disciplinas para esta publicación.

Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional

Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.

Autores - Afiliación

Ord.	Autor	Género	Institución - País
1	Bardet, Jean-Marc	Hombre	Univ Pantheon Sorbonne - Francia Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Francia
2	Doukhan, Paul	Hombre	Univ Cergy Pontoise - Francia CIMFAV - Chile Universite de Cergy-Pontoise - Francia Laboratoire de mathématiques AGM - Francia

Muestra la afiliación y género (detectado) para los co-autores de la publicación.

Origen de Citas Identificadas

Muestra la distribución de países cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 28.57 %
Citas No-identificadas: 71.43 %

Muestra la distribución de instituciones nacionales o extranjeras cuyos autores citan a la publicación consultada.