Accéder directement au contenu Accéder directement à la navigation
Article dans une revue

S-ARMA model and Wold decomposition for covariance stationary interval-valued time series processes

Abstract : The main purpose of this work is to contribute to the study of set-valued random variables by providing a kind of Wold decomposition theorem for interval-valued processes. As the set of set-valued random variables is not a vector space, the Wold decomposition theorem as established in 1938 by Herman Wold is not applicable for them. So, a notion of pseudovector space is introduced and used to establish a generalization of the Wold decomposition theorem that works for interval-valued covariance stationary time series processes. Before this, set-valued autoregressive moving-average (S-ARMA) time series process is defined by taking into account an arithmetical difference between random sets and random real variables.
Type de document :
Article dans une revue
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [13 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.umontpellier.fr/hal-02901595
Contributeur : Mélanie KARLI Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : vendredi 17 juillet 2020 - 13:17:30
Dernière modification le : jeudi 19 mai 2022 - 16:04:07
Archivage à long terme le : : mardi 1 décembre 2020 - 00:09:36

Fichier

SadefoKamdem_01.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

Collections

Citation

Jules Sadefo-Kamdem, Babel Raïssa Guemdjo Kamdem, Carlos Ougouyandjou. S-ARMA model and Wold decomposition for covariance stationary interval-valued time series processes. New Mathematics and Natural Computation, World Scientific Publishing, 2021, 17 (1), pp.191-213. ⟨10.1142/S1793005721500101⟩. ⟨hal-02901595⟩

Partager

Métriques

Consultations de la notice

83

Téléchargements de fichiers

230