A method for autoregressive-moving average estimation
一种自回归移动平均模型估计方法AI 解读 ↓
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一种自回归移动平均模型估计方法
- 研究问题
- 估计自回归移动平均模型及其滞后阶数时，如何纠正既有方法可能高估阶数的问题，并理解首阶段估计的影响？
- 方法与思路
- 作者修改 Hannan–Rissanen 方法以纠正阶数高估，并考察首阶段长自回归对后续估计及收敛速度的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出针对阶数高估的修正，并分析问题与首阶段长自回归的联系及其对估计收敛速度的影响。
- 阅读关注点
- 应核对阶数高估如何发生、修正步骤与阶数选择规则，以及首阶段自回归长度影响收敛速度的具体条件。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 摘要；首阶段阶数的连写记号需查原文，不能据此重构公式，修正效果的数值证据也未给出。
原文摘要
The problem considered is that of estimating an autoregressive-moving average system, including estimating the degrees of the autoregressive and moving average lag operators. The basic method is that introduced by Hannan & Rissanen (1982). However, that method may sometimes overestimate the degrees and modifications are here introduced to correct this. The problem is itself due to the use of a long autoregression, of order clogT when T is large, in the first stage of the process. The effect of this is investigated and in particular its effect on the speed of convergence of the estimates.