Egész értékű idősorok alkalmazásai : Applications of integer-valued time series

Periodically correlated and seasonal non-negative integer-valued autoregressive processes are investigated. A spectral criterion involving the model parameters is given for the existence and uniqueness. The structure of the mean and covariance functions of the periodically stationary distribution of the model is derived. Two infinite series representations for the process, the moving average, and the immigrant generation, are established. A real data application is presented for Pickup data. Kivonat Periodikusan korrelált és szezonális, nem negatív egészértékű autoregressziós folyamatokat vizsgálunk. A folyamat létezésére és egyértelműségére vonatkozóan megadunk egy, a modell paramétereit figyelembe vevő spektrális kritériumot. Levezetjük a modell periodikusan stacionárius eloszlása átlag- és kovariancia-függvényeinek szerkezetét. Meghatározzuk a folyamat két végtelen sorral való előállítását: a mozgóátlagot és a bevándorlók generációin alapulót. Bemutatunk egy valós adatalkalmazást az átvételi (Pickup) adatokra vonatkozóan.

Authors

Publication Details

Journal
Energetika-Elektrotechnika – Számítástechnika és Oktatás Multi-konferencia
Published
2026-10-15
Primary Topic
Time Series Analysis and Forecasting
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Egész értékű idősorok alkalmazásai : Applications of integer-valued time series

Márton Ispány
Energetika-Elektrotechnika – Számítástechnika és Oktatás Multi-konferencia
Time Series Analysis and Forecasting
article

Egész értékű idősorok alkalmazásai : Applications of integer-valued time series

Márton Ispány
article en

Abstract

Periodically correlated and seasonal non-negative integer-valued autoregressive processes are investigated. A spectral criterion involving the model parameters is given for the existence and uniqueness. The structure of the mean and covariance functions of the periodically stationary distribution of the model is derived. Two infinite series representations for the process, the moving average, and the immigrant generation, are established. A real data application is presented for Pickup data. Kivonat Periodikusan korrelált és szezonális, nem negatív egészértékű autoregressziós folyamatokat vizsgálunk. A folyamat létezésére és egyértelműségére vonatkozóan megadunk egy, a modell paramétereit figyelembe vevő spektrális kritériumot. Levezetjük a modell periodikusan stacionárius eloszlása átlag- és kovariancia-függvényeinek szerkezetét. Meghatározzuk a folyamat két végtelen sorral való előállítását: a mozgóátlagot és a bevándorlók generációin alapulót. Bemutatunk egy valós adatalkalmazást az átvételi (Pickup) adatokra vonatkozóan.

Energetika-Elektrotechnika – Számítástechnika és Oktatás Multi-konferencia
Openalex Percentile: Top 12%
Time Series Analysis and Forecasting
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.