PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2018 | 65 | z. 2 | 155--172
Tytuł artykułu

Refined Bonferroni Prediction Bands for Autoregressive Models

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Zmodyfikowane pasma predyjkcyjne Bonferroniego dla modeli autoregresyjnych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Joint prediction bands are often constructed using Bonferroni's inequality. The drawback of such bands may be their large width and excessive coverage probability. The paper proposes two refinements to the basic Bonferroni method of constructing bootstrap prediction bands. These are based on higher order inequalities and optimization of the width of the band. The procedures are applied to the problem of predicting univariate autoregressive processes. Their properties are studied by means of Monte Carlo experiments. It is shown that the proposed methods lead, in many scenarios, to obtaining relatively narrow prediction bands with desired coverage probabilities. (original abstract)
Pasma predykcyjne konstruuje się często z użyciem nierówności Bonferroniego. Wadą takich pasm może być ich duża rozpiętość i zawyżone prawdopodobieństwo zawierania przyszłej trajektorii prognozowanej zmiennej. W artykule zaproponowano dwie poprawki dla metody konstrukcji bootstrapowych pasm predykcyjnych Bonferroniego wykorzystujące nierówności wyższego rzędu i procedurę minimalizacji szerokości pasma. Metody zastosowano do prognozowania jednowymiarowych procesów autoregresyjnych. Ich właściwości zbadano za pomocą eksperymentów Monte Carlo. Wykazano, że zaproponowane procedury prowadzą, w wielu przypadkach, do uzyskania stosunkowo wąskich pasm predykcyjnych o odpowiednich prawdopodobieństwach zawierania przyszłej trajektorii zmiennej. (abstrakt oryginalny)
Rocznik
Tom
65
Numer
Strony
155--172
Opis fizyczny
Twórcy
  • University of Lodz, Poland
Bibliografia
  • Andrews D. W. K., Chen H.-Y., (1994), Approximate Median-Unbiased Estimation of Autoregressive Models, Journal of Business & Economic Statistics, 12, 187-204.
  • Box G. E. P., Jenkins G. M., (1970), Time Series Analysis, Forecasting and Control, Holden-Day, San Francisco.
  • Breidt F. J., Davis R. A., Dunsmuir W., (1995), Improved Bootstrap Prediction Intervals for Autoregressions, Journal of Time Series Analysis, 16, 177-200.
  • Clements M. P., Kim J. H., (2007), Bootstrap Prediction Intervals for Autoregressive Time Series, Computational Statistics & Data Analysis, 51, 3580-3594.
  • Dueck, G., Scheuer T., (1990), Threshold Accepting: A General Purpose Algorithm Appearing Superior to Simulated Annealing, Journal of Computational Physics, 90, 161-175.
  • Efron B., (1979), Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife, The Annals of Statistics, 7, 1-26.
  • Fresoli D., Ruiz E., Pascual L., (2015), Bootstrap Multi-Step Forecasts of Non-Gaussian VAR Models, International Journal of Forecasting, 31, 834-848.
  • Glaz J., Ravishanker N., (1991), Simultaneous Prediction Intervals for Multiple Forecasts Based on Bonferroni and Product-Type Inequalities, Statistics & Probability Letters, 12, 57-63.
  • Grabowski D. Staszewska-Bystrova A., Winker P., (2017), Generating Prediction Bands for Path Forecasts from SETAR Models, Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 21, 5.
  • Grigoletto M., (1998), Bootstrap Prediction Intervals for Autoregressions: Some Alternatives, International Journal of Forecasting, 14, 447-456.
  • Hoover D. R., (1990), Subset Complement Addition Upper Bounds - An Improved Inclusion Exclusion Method, Journal of Statistical Planning and Inference, 24, 195-202.
  • Jordà Ò., Marcellino M., (2010), Path Forecast Evaluation, Journal of Applied Econometrics, 25, 635-662.
  • Kilian L., (1998), Small-Sample Confidence Intervals for Impulse Response Functions, Review of Economics and Statistics, 80, 218-230.
  • Kim J. H., (2001), Bootstrap-after-Bootstrap Prediction Intervals for Autoregressive Models, Journal of Business & Economic Statistics, 19, 117-128.
  • Lütkepohl H., Krätzig M., (2004), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, Cambridge.
  • Lütkepohl H., Staszewska-Bystrova A., Winker P., (2015a), Comparison of Methods for Constructing Joint Confidence Bands for Impulse Response Functions, International Journal of Forecasting, 31, 782-798.
  • Lütkepohl H., Staszewska-Bystrova A., Winker P., (2015b), Confidence Bands for Impulse Responses: Bonferroni versus Wald, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 77, 800-821.
  • Masarotto G. (1990), Bootstrap Prediction Intervals for Autoregressions, International Journal of Forecasting 6, 229-239.
  • Montiel Olea J. L., Plagborg-Møller M., (2017), Simultaneous Confidence Bands: Theoretical Comparisons and Suggestions for Practice, Working Paper.
  • Roy A., Fuller W. A., (2001), Estimation for Autoregressive Time Series with a Root Near One, Journal of Business & Economic Statistics, 19, 482-493.
  • Staszewska-Bystrova A., (2011), Bootstrap Prediction Bands for Forecast Paths from Vector Autoregressive Models, Journal of Forecasting, 30, 721-735.
  • Staszewska-Bystrova A., (2013), Modified Scheffè's Prediction Bands, Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 233, 680-690.
  • Staszewska-Bystrova A., Winker P., (2013), Constructing Narrowest Pathwise Bootstrap Prediction Bands using Threshold Accepting, International Journal of Forecasting, 29, 221-233.
  • Stine R. A., (1987), Estimating Properties of Autoregressive Forecasts, Journal of the American Statistical Association, 82, 1072-1078.
  • Thombs L. A., Schucany W. R., (1990), Bootstrap Prediction Intervals for Autoregression, Journal of the American Statistical Association, 85,. 486-492.
  • Wolf M., Wunderli D., (2015), Bootstrap Joint Prediction Regions, Journal of Time Series Analysis, 36, 352-376.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171538265

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.