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Publications Scientifiques
[ Article ] Resampling for order estimation of autoregressive models with missing data
| Date de soumission: | 02-03-2017 |
|---|---|
| Année de Publication: | 2015 |
| Entité/Laboratoire | Autres laboratoires |
| Document type : | Article |
| Discipline(s) : | Mathématiques |
| Titre | Resampling for order estimation of autoregressive models with missing data |
|---|---|
| Auteurs | DJIBRIL MOUSSA FREEDATH LAYE [2], EL MATOUAT ABDELAZIZ [1], HAMZAOUI HASSANIA [3], |
| Journal: | Communications in Statistics Simulation and computation |
| Catégorie Journal: | Internationale |
| Impact factor: | 0.397 |
| Volume Journal: | 44 |
| DOI: | 10.1080/03610918.2013.809189 |
| Resume | In this artticle, we consider the order estimation of autoregressive modelswith incomplete data using expectation maximization(EM) algorithm based information criteria.The criteria take the form of a penalization of the conditionnal expectation of the log-likelihood. The ealuation of the penalization term generally involves numerical differenciation and matrix inversion. We introduce a simplification of the penalization term for autoregressive model selection and we propose a penalty factor based on a resampling procedure in the criteria formula. The simulation results show the improvement yielded by the proposed method when compares to the classical information criteria for model selection with incomplete data. |
| Mots clés | autoregressive model, EM algorithm, information criteria, missing data, resampling |
| Pages | 1187 - 1196 |
| Fichier |  (PDF) |
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