Sojourn times in a class of non-linear time series

Abstract

In questo lavoro si considera il problema dell'analisi dei fenomeni dinamici non lineari e in particolare dei comportamenti oscillatori, non costretti ad andamenti sinusoidali. Nella classe dei processi a parametro discreto, si propone un modello a due stati per rappresentare il carattere di eterogeneità di struttura della serie storica. La dinamica tra gli stati viene quindi descritta da un processo semi-markoviano, le cui probabilità di transizione vengono formulate su un insieme di osservabili, che si identificano nei "tempi di soggiorno" negli stati e nei valori di soglia della serie. Il cambiamento viene perciò rappresentato da funzioni d'azzardo generalizzate e definite su un insieme di covariate. Infine, I'aspetto predittivo viene sviluppato in ambito bayesiano e nella struttura risultante si deriva, in condizioni particolari, il modello STAR proposto da Tong.