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Erschienen in:
2000 | OriginalPaper | Buchkapitel
Sieve bootstrap prediction intervals
verfasst von : Andrés M. Alonso, Daniel Peña, Juan Romo
Erschienen in: COMPSTAT
Verlag: Physica-Verlag HD
Enthalten in: Professional Book Archive
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When studying a time series, one of the main goals is the estimation of forecast confidence intervals based on an observed trajectory of the process. The traditional approach of finding prediction intervals for a linear time series assumes that the distribution of the error process is known. Thus, these prediction intervals could be adversely affected by departures from the true underlying distribution.