Prediction of an Autoregressive Variable Subject Both to Disturbances and to Errors of Observation
同时受扰动与观测误差影响的自回归变量预测AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究含观测误差的自回归时间序列预测，并讨论其与经济学预期模型的关系。
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同时受扰动与观测误差影响的自回归变量预测
- 研究问题
- 当自回归变量同时受过程扰动和观测误差影响时，如何获得便于实际计算的预测结果，并联系经济学中的预期模型？
- 方法与思路
- 作者采用 Muth 提出的较直接方法处理一类含观测误差的高阶马尔可夫过程，并以约两百年的太阳黑子序列作说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到覆盖广泛情形的具体预测结果，为经济学预期模型提供可能的理论支持，同时承认未知预测参数估计量的分布未明。
- 阅读关注点
- 应核对过程扰动与观测误差的设定、预测公式适用的过程类别，以及参数已知和需要估计时结论的区别。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要明确称未知预测参数估计量的分布仍未知，不能据此声称推断问题已解决。
原文摘要
Past work on prediction formulas for time series, e.g., that of Wiener and Yaglom, has used powerful and general spectral techniques that result in integral formulas difficult to evaluate in practical cases. In this paper the more direct, less powerful approach developed by Muth produces useful and specific results for a broad class of cases that includes virtually every case of a higher order Markov process observed with error. The results provide plausible theoretical support for the expectations model widely and successfully applied by economists, although the distributions of the estimators of the prediction parameters (when the latter are unknown) are still unknown. The two-hundred-year series of sunspot data provides an illustrative application of the theoretical results, which bears comparison with the previous analyses of these data by Yule and others.