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Geometric Ergodicity of Binary Autoregressive Models with Exogenous Variables

  • In this paper we introduce a binary autoregressive model. In contrast to the typical autoregression framework, we allow the conditional distribution of the observed process to depend on past values of the time series and some exogenous variables. Such processes have potential applications in econometrics, medicine and environmental sciences. In this paper, we establish stationarity and geometric ergodicity of these processes under suitable conditions on the parameters of the model. Such properties are important for understanding the stability properties of the model as well as for deriving the asymptotic behavior of the parameter estimators.

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Metadaten
Verfasserangaben:Claudia Kirch, Joseph Tadjuidje Kamgaing
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-36475
Dokumentart:Arbeitspapier
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Veröffentlichungsdatum (online):12.11.2013
Jahr der Veröffentlichung:2013
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):13.11.2013
Freies Schlagwort / Tag:Ergodic, Binary, Time Series, Exogenous
Seitenzahl:5
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Mathematik
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
MSC-Klassifikation (Mathematik):00-XX GENERAL
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vom 10.09.2012