Maximum Likelihood Estimation for the Laplacian Autoregressive Time Series Model

Son, Young-Sook; Cho, Sin-Sup

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자료유형: 학술저널

저자정보: Son, Young-Sook (Department of Statistics, Chonnam National University) Cho, Sin-Sup (Department of Statistics, Seoul National University)

저널정보: 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제25권 제3호

발행연도: 1996.1

수록면: 359 - 368 (10page)

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The maximum likelihood estimation is discussed for the NLAR model with Laplacian marginals. Since the explicit form of the estimates cannot be obtained due to the complicated nature of the likelihood function we utilize the automatic computer optimization subroutine using a direct search complex algorithm. The conditional least square estimates are used as initial estimates in maximum likelihood procedures. The results of a simulation study for the maximum likelihood estimates of the NLAR(1) and the NLAR(2) models are presented.

#Maximum likelihood estimation #New Laplacian autoregressive time series model #Direct search complex algorithm #Complex algorithm #Conditional least squares estimates

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이 논문의 저자 정보

Son, Young-Sook

소속기관 Department of Statistics, Chonnam National University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 6 이용수 0

Cho, Sin-Sup

소속기관 Department of Statistics, Seoul National University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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