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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.7
- 수록면
- 889 - 898 (10page)
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In this research multiple change-points estimation for South Korean electricity generation data is considered. We analyze the South Korean electricity data via deterministically trending dynamic time series model with multiple structural changes in trends in a Bayesian approach. The number of change-points and the timing are unknown. The goal is to nd the best model with the appropriate number of change-points and the length of the segments. A genetic algorithm is implemented to solve this optimization problem with a variable dimension of parameters. We estimate the structural change-points for South Korean electricity generation data and Nile River
ow data additionally.
ow data additionally.
목차
Abstract
1. Introduction
2. A Bayesian multiple change-points model
3. Conclusion
References
참고문헌 (35)
참고문헌 신청
Andrews, D. W. K. (1993). Tests for parameter instability and structural change with unknown change point. Econometrica, 61, 821-856.
Andrews, D. W. K., Lee, I. and Ploberger, W. (1996). Optimal changepoint tests for normal linear regression. Journal of Econometrics, 70, 9-38.
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