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07.02.2018 | Regular Article | Ausgabe 1/2019

Advances in Data Analysis and Classification 1/2019

Clustering space-time series: FSTAR as a flexible STAR approach

Zeitschrift:
Advances in Data Analysis and Classification > Ausgabe 1/2019
Autoren:
Edoardo Otranto, Massimo Mucciardi

Abstract

The STAR model is widely used to represent the dynamics of a certain variable recorded at several locations at the same time. Its advantages are often discussed in terms of parsimony with respect to space-time VAR structures because it considers a single coefficient for each time and spatial lag. This hypothesis can be very strong; we add a certain degree of flexibility to the STAR model, providing the possibility for coefficients to vary in groups of locations. The new class of models (called Flexible STAR–FSTAR) is compared to the classical STAR and the space-time VAR by simulations and an application.

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