All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

The Principle of Overcompleteness in VARMA Models

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14560%2F07%3A00020673" target="_blank" >RIV/00216224:14560/07:00020673 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    The Principle of Overcompleteness in VARMA Models

  • Original language description

    In this paper we derive essential relations which are necessary for application of the principle of overcompleteness to sparse parameter estimation in multivariate ARMA models (VARMA models). This new approach is based on the Basis Pursuit Algorithm originally suggested by Chen et al [SIAM Review 43 (2001), No.1]. Overcompleteness means that we admit higher range of orders within which we are looking for lowest possible number of significant parameters (sparsity). A previous study [V. Veselý and J. Tonner: Austrian Journal of Statistics, Special Issue 2006] confirmed that this relaxation of the commonly used low-order assumption may yield more precise forecasts from ARMA models when compared with standard statistical estimation techniques. The resultsof the numerical simulation study and the tests on real data can be seen in [Mathematical Methods in Economics 2006, J. Tonner: The Principle of Overcompleteness in Economic Multivariate Time Series Models].

  • Czech name

    Princip přeurčenosti ve VARMA modelech

  • Czech description

    V tomto příspěvku aplikujeme princip přeurčenosti na odhady (řídké) parametrů v modelech vícerozměrných ekonomických časových řad, konkrétně se jedná o mnohorozměrné ARMA modely (VARMA modely). Tento nový přístup je založen na algoritmu vyhledávání báze(BPA). Přeurčenost znamená, že hledáme co nejmenší počet významných parametrů (tzv. řídké odhady) uvnitř předimenzovaných modelů (odhadované modely mají obecně vyšší řády než mohl mít původní model). Předchozí studie potvrdily, že není nezbytné znát řádmodelu přesně, naopak řídké odhady v předimenzovaných modelech mohou přinést kvalitnější a přesnější predikce u ARMA modelů v porovnání se standardními statistickými metodami např. s odhady metodou maximální věrohodnosti. Stejný přístup byl tedy zvolen ipro vícerozměrné modely.

Classification

  • Type

    D - Article in proceedings

  • CEP classification

    AH - Economics

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

    <a href="/en/project/GA402%2F05%2F2172" target="_blank" >GA402/05/2172: Monetary politics and monetary stabilization: identification and application of general equilibrium models</a><br>

  • Continuities

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Others

  • Publication year

    2007

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Article name in the collection

    Summer School DATASTAT 06, Proceedings, Masaryk Univeristy, 2007

  • ISBN

    978-80-210-4493-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Number of pages

    4

  • Pages from-to

    253-257

  • Publisher name

    Masaryk University

  • Place of publication

    Brno

  • Event location

    Brno

  • Event date

    Jan 1, 2006

  • Type of event by nationality

    CST - Celostátní akce

  • UT code for WoS article