Titre :

Estimating and forecasting periodically partially linear models with exogeneous Variables

Auteur(s) :

Brossat, Xavier [Auteur]
EDF [EDF]
Oppenheim, Georges [Auteur]
Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées [LAMA]
Viano, Marie-Claude [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]

Titre de la revue :

Annales de l'ISUP

Pagination :

55-82

Éditeur :

Publications de l’Institut de Statistique de l’Université de Paris

Date de publication :

2013

ISSN :

1626-1607

Mot(s)-clé(s) en anglais :

a-mixing
additive models
autoregressive models
cyclostationarity
backfitting
electricity consumption
forecasting interval
semiparametric régression smoothing

Discipline(s) HAL :

Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]

Résumé en anglais : [en]

This paper presents a backfitting-type method for estimating and forecasting a periodically correlated partially linear model with exogeneous variables and heteroskedastic input noise, in the situation of hidden periodicity. ...
Lire la suite >This paper presents a backfitting-type method for estimating and forecasting a periodically correlated partially linear model with exogeneous variables and heteroskedastic input noise, in the situation of hidden periodicity. A rate of convergence of the estimator is given.Lire moins >

Langue :

Anglais

Vulgarisation :

Non

Collections :

• Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524

Source :

Harvested from HAL