论文摘要
时间序列数据的聚类是对面板数据或多维时间序列根据序列相似度进行分组。聚在同一组的时间序列具有相近的模型参数,尤其是当序列较短时聚类后能够得到更精确的参数估计。现存的时间序列聚类方法的距离度量大都基于时间序列的线性假设,但是现实中时间序列通常是非线性的。本文提出了一种基于Copula距离测度的非线性时间序列数据的聚类方法,它利用了Copula函数获取时间序列的非线性相依结构。作为一种非参数的距离度量,基于Copula函数的距离度量能够识别动态相关结构的相似性。大量的模拟实验和实证研究验证了我们所提方法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张贝贝,安百国,张宝学
关键词: 聚类,函数,距离度量,非线性时间序列
来源: 数理统计与管理 2019年03期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展
单位: 首都经济贸易大学统计学院
基金: 国家统计局全国统计科学研究项目(2017LZ15),国家自然基金项目(11601349,11671268),首都经济贸易大学科研水平提高定额项目
分类号: F224
DOI: 10.13860/j.cnki.sltj.20190108-001
页码: 450-459
总页数: 10
文件大小: 1038K
下载量: 458
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