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Preliminary Identification of Branching-Heteroscedasticity for Tree-Indexed Autoregressive Processes
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  • Preliminary Identification of Branching-Heteroscedasticity for Tree-Indexed Autoregressive Processes
  • Preliminary Identification of Branching-Heteroscedasticity for Tree-Indexed Autoregressive Processes
저자명
Hwang. S.Y.,Choi. M.S.
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
2011년|18권 6호|pp.809-816 (8 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

A tree-indexed autoregressive(AR) process is a time series defined on a tree which is generated by a branching process and/or a deterministic splitting mechanism. This short article is concerned with conditional heteroscedastic structure of the tree-indexed AR models. It has been usual in the literature to analyze conditional mean structure (rather than conditional variance) of tree-indexed AR models. This article pursues to identify quadratic conditional heteroscedasticity inherent in various tree-indexed AR models in a unified way, and thus providing some perspectives to the future works in this area. The identical conditional variance of sisters sharing the same mother will be referred to as the branching heteroscedasticity(BH, for short). A quasilikelihood but preliminary estimation of the quadratic BH is discussed and relevant limit distributions are derived.