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Detecting Lags in Nonlinear Models Using general mutual information

Journal of Mathematical Research and Exposition 2010年第1期30卷 87-98页

作者： Wei GAO1,2, Zheng TIAN1,3 1. Department of Applied Mathematics, Northwest Polytechnical University, Shaanxi 710072, P. R. China 2. School of Statistics, Xi’an University of Finance & Economics, Shaanxi 710061, P. R. China 3. National Key Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, P. R. China Department of Applied Mathematics Northwest Polytechnical University Shaanxi P.R.China 710072

The general mutual information （GMI） and general conditional mutual information （GCMI） are considered to measure lag dependences in nonlinear time series. Both of the measures have the property of invariance with transform. The statistics based on GMI and GCMI are estimated using the correlation integral. Under the hypothesis of independent series, the estimators have Gaussian asymptotic distributions. Simulations applied to generated nonlinear series demonstrate that the methods appear to find frequently the correct lags.

关键词： general mutual information general conditional mutual information nonlinear time series lag dependence.

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