Proceso de ruptura de valor entero con una familia general de innovaciones y aplicación a la modelización de datos de accidentes
Autores: Stojanovi, Vladica S.; Bakouch, Hassan S.; Gajtanovi, Zorica; Almuhayfith, Fatimah E.; Kuk, Kristijan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Proceso de ruptura de valor entero con una familia general de innovaciones y aplicación a la modelización de datos de accidentes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Novedoso
Modelo de series temporales
De valores enteros
Proceso Split-BREAK
Modelo INSB(1)
Propiedades estocásticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta un nuevo modelo de series temporales de conteo, llamado proceso de ruptura entera de primer orden, abreviado como modelo INSB(1). Este proceso se examina en términos de sus propiedades estocásticas básicas, como estacionariedad, media, varianza y estructura de correlación. Además, se examinan las propiedades de distribución marginal, sobre dispersión e inflación de ceros del proceso INSB(1). Para estimar los parámetros desconocidos del proceso INSB(1), se propone un procedimiento de estimación basado en funciones generadoras de probabilidad (PGFs). Se examinan las propiedades asintóticas de los estimadores obtenidos, así como el estudio de simulación apropiado. Finalmente, se aplica el proceso INSB(1) en el análisis dinámico de algunas series del mundo real, a saber, los números de accidentes de tráfico graves en Serbia e incendios forestales en Grecia.
Descripción
Este documento presenta un nuevo modelo de series temporales de conteo, llamado proceso de ruptura entera de primer orden, abreviado como modelo INSB(1). Este proceso se examina en términos de sus propiedades estocásticas básicas, como estacionariedad, media, varianza y estructura de correlación. Además, se examinan las propiedades de distribución marginal, sobre dispersión e inflación de ceros del proceso INSB(1). Para estimar los parámetros desconocidos del proceso INSB(1), se propone un procedimiento de estimación basado en funciones generadoras de probabilidad (PGFs). Se examinan las propiedades asintóticas de los estimadores obtenidos, así como el estudio de simulación apropiado. Finalmente, se aplica el proceso INSB(1) en el análisis dinámico de algunas series del mundo real, a saber, los números de accidentes de tráfico graves en Serbia e incendios forestales en Grecia.