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Journal of multivariate analysis 16건

  1. [해외논문]   Editorial Board  


    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. IFC , 2017 , 0047-259x ,

    초록

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  2. [해외논문]   Editorial Board   SCI SCIE


    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. IFC - IFC , 2017 , 0047-259x ,

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  3. [해외논문]   Statistical inference for generalized additive partially linear models   SCI SCIE

    Liu, Rong (Department of Mathematics and Statistics, University of Toledo, Toledo, OH, United States ) , Hä (Center for Applied Statistics and Economics, Humboldt-Universität zu Berlin, Germany ) , rdle, Wolfgang K. (Department of Mathematics and Statistics, The University of New Mexico, NM, United States) , Zhang, Guoyi
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 1 - 15 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract The class of Generalized Additive Models (GAMs) is a powerful tool which has been well studied. It helps to identify additive regression structure that can be determined even more sharply via test procedures when some component functions have a parametric form. Generalized Additive Partially Linear Models (GAPLMs) enjoy the simplicity of GLMs and the flexibility of GAMs because they combine both parametric and nonparametric components. We use the hybrid spline-backfitted kernel estimation method, which combines the best features of both spline and kernel methods, to make fast, efficient and reliable estimation under an α -mixing condition. In addition, simultaneous confidence corridors (SCCs) for testing overall trends and empirical likelihood confidence regions for parameters are provided under an independence condition. The asymptotic properties are obtained and simulation results support the theoretical properties. As an illustration, we use GAPLM methodology to improve the accuracy ratio of the default predictions for 19,610 German companies. The quantlet for this paper are available on https://github.com.

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  4. [해외논문]   On the oracle property of a generalized adaptive elastic-net for multivariate linear regression with a diverging number of parameters   SCI SCIE

    Xin, Xin (School of Mathematics and Statistics, Henan University, Henan, China ) , Hu, Jianhua (School of Statistics and Management, and Key Laboratory of Mathematical Economics, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, China ) , Liu, Liangyuan (School of Statistics and Management, and Key Laboratory of Mathematical Economics, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, China)
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 16 - 31 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract In this paper, we examine the problem of variable selection and coefficient estimation in multivariate linear regression with a diverging number of parameters. We propose a generalized adaptive elastic-net method that integrates elastic-net regularization, adaptively weighted penalty, and covariance of errors. Under some weak regularity conditions, we establish the oracle property of generalized adaptive elastic-net estimators. We also present an algorithm based on the subgradient method to solve the generalized adaptive elastic-net estimation. The numerical computation results show that the proposed method has variable selection accuracy that is comparable to those of the existing methods but that it also has more correct-fitting, less over-fitting, and is closest to the oracle estimator in terms of mean squares error. Moreover, we analyze a chemometrics data set to illustrate our methodology.

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  5. [해외논문]   Inference for the autocovariance of a functional time series under conditional heteroscedasticity   SCI SCIE

    Kokoszka, Piotr (Department of Statistics, Colorado State University, United States ) , Rice, Gregory (Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Canada ) , Shang, Han Lin (Research School of Finance, Actuarial Studies and Statistics, Australian National University, Australia)
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 32 - 50 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract Most methods for analyzing functional time series rely on the estimation of lagged autocovariance operators or surfaces. As in univariate time series analysis, testing whether or not such operators are zero is an important diagnostic step that is well understood when the data, or model residuals, form a strong white noise. When functional data are constructed from dense records of, for example, asset prices or returns, a weak white noise model allowing for conditional heteroscedasticity is often more realistic. Applying inferential procedures for the autocovariance based on a strong white noise to such data often leads to the erroneous conclusion that the data exhibit significant autocorrelation. We develop methods for performing inference for the lagged autocovariance operators of stationary functional time series that are valid under general conditional heteroscedasticity conditions. These include a portmanteau test to assess the cumulative significance of empirical autocovariance operators up to a user selected maximum lag, as well as methods for obtaining confidence bands for a functional version of the autocorrelation that are useful in model selection/validation. We analyze the efficacy of these methods through a simulation study, and apply them to functional time series derived from asset price data of several representative assets. In this application, we found that strong white noise tests often suggest that such series exhibit significant autocorrelation, whereas our tests, which account for functional conditional heteroscedasticity, show that these data are in fact uncorrelated in a function space.

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  6. [해외논문]   The random matrix regime of Maronna's estimator for observations corrupted by elliptical noise   SCI SCIE

    Kammoun, Abla (Corresponding author.) , Alouini, Mohamed-Slim
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 51 - 70 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract We study the behavior of Maronna’s robust scatter estimator C ˆ N ∈ C N × N built from a sequence of observations y 1 , … , y n lying in a K -dimensional signal subspace of the N -dimensional complex field corrupted by heavy tailed noise, i.e., y i = <SUB> A N s i + x i , where A N ∈ C N × K and x i is drawn from an elliptical distribution. In particular, we prove under mild assumptions that the robust scatter matrix can be characterized by a random matrix S ˆ N that follows a standard random model as the population dimension N , the number of observations n , and the rank of A N grow to infinity at the same rate. Our results are of potential interest for statistical theory and signal processing.

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  7. [해외논문]   Variance-corrected tests for covariance structures with high-dimensional data   SCI SCIE

    Mao, Guangyu
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 71 - 81 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract It has been reported in the literature that the identity and sphericity tests of Chen (2010) suffer from severe size distortion when they are applied to heavy-tailed data. This paper provides a theoretical explanation for this observation. New, variance-corrected identity and sphericity tests are constructed. The proposed tests are simple extensions of the tests due to Chen (2010) but simulation results show that they have much better statistical performance than the latter, and two other existing tests.

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  8. [해외논문]   Tests for the parallelism and flatness hypotheses of multi-group profile analysis for high-dimensional elliptical populations   SCI SCIE

    Hyodo, Masashi
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 82 - 92 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract This paper is concerned with tests for the parallelism and flatness hypotheses in multi-group profile analysis for high-dimensional data. We extend to elliptical distributions the procedures developed for normal populations by Harrar and Kong (2016). Specifically, we prove that their statistics continue to be asymptotically normal when the underlying population is elliptical, and we obtain new tests by improving their estimator of the asymptotic variance. Using asymptotic normality, we show that the asymptotic size of the proposed tests is equal to the nominal significance level, and we also derive the asymptotic power. Finally, we present simulation results and find that the power of the new tests is superior to that of the original Harrar–Kong procedure.

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  9. [해외논문]   On finite exchangeable sequences and their dependence   SCI SCIE

    Lefè (Univ Lyon, Université) , vre, Claude (Lyon 1, ISFA, LSAF EA2429, F-69007 Lyon, France ) , Loisel, Sté (Univ Lyon, Université) , phane (Lyon 1, ISFA, LSAF EA2429, F-69007 Lyon, France ) , Utev, Sergey (University of Leicester, Department of Mathematics, University Road, Leicester LE1 7RH, United Kingdom)
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 93 - 109 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract This paper deals with finite sequences of exchangeable 0 – 1 random variables. Our main purpose is to exhibit the dependence structure between such indicators. Working with Kendall’s representation by mixture, we prove that a convex order of higher degree on the mixing variable implies a supermodular order of same degree on the indicators, and conversely. The convex order condition is then discussed for three standard distributions (binomial, hypergeometric and Stirling) in which the parameter is randomized. Distributional properties of exchangeable indicators are also revisited using an underlying Schur-constant property. Finally, two applications in insurance and credit risk illustrate some of the results.

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  10. [해외논문]   The dimple problem related to space–time modeling under the Lagrangian framework   SCI SCIE

    Alegrí (School of Mathematics and Statistics, Newcastle University, Newcastle, United Kingdom ) , a, Alfredo (School of Mathematics and Statistics, Newcastle University, Newcastle, United Kingdom) , Porcu, Emilio
    Journal of multivariate analysis v.162 ,pp. 110 - 121 , 2017 , 0047-259x ,

    초록

    Abstract Space–time covariance modeling under the Lagrangian framework has been especially popular to study atmospheric phenomena in the presence of transport effects, such as prevailing winds or ocean currents, which are incompatible with the assumption of full symmetry. In this work, we assess the dimple problem (Kent et al., 2011) for covariance functions coming from transport phenomena. We consider two important cases: the spatial domain can be either the d -dimensional Euclidean space R d or the spherical shell of R d . The choice is relevant for the type of metric chosen to describe spatial dependence. In particular, in Euclidean spaces, we work under very general assumptions with the case of radial symmetry being deduced as a corollary of a more general result. We illustrate through examples that, under this framework, the dimple is a natural and physically interpretable property.

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