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Threshold negative binomial autoregressive model

机译：阈值负二项式自回归模型

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This article studies an observation-driven model for time series of counts, which allows for overdispersion and negative serial dependence in the observations. The observations are supposed to follow a negative binomial distribution conditioned on past information with the form of thresh old models, which generates a two-regime structure on the basis of the magnitude of the lagged observations. We use the weak dependence approach to establish the stationarity and ergodicity, and the inference for regression parameters are obtained by the quasi-likelihood. Moreover, asymptotic properties of both quasi-maximum likelihood estimators and the threshold estimator are established, respectively. Simulation studies are considered and so are two applications, one of which is the trading volume of a stock and another is the number of major earthquakes.
机译：本文研究计数时间序列的观察驱动模型，该模型允许观察中的过度分散和负序列依赖性。观测值应该遵循以过去信息为条件的负二项式分布，且以脱粒旧模型的形式为基础，该模型会根据滞后观测值的大小生成两区域结构。我们使用弱相关性方法来建立平稳性和遍历性，并通过拟似然来获得回归参数的推论。此外，分别建立了拟极大似然估计器和阈值估计器的渐近性质。考虑了模拟研究，因此有两种应用，一种是股票的交易量，另一种是大地震的次数。

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