A Levinson-Durbin recursion for autoregressive-moving average processes
自回归移动平均过程的 Levinson–Durbin 递推AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究自回归移动平均过程的参数递推和阶数选择，属于所列时间序列方法方向，未限定具体宏观应用。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
自回归移动平均过程的 Levinson–Durbin 递推
- 研究问题
- 如何按模型阶数递归计算自回归移动平均过程的参数，并改善包含自动阶数选择的参数估计程序的计算效率？
- 方法与思路
- 作者借鉴多变量自回归的思路，将适用于纯自回归过程的 Levinson–Durbin 递推推广至自回归移动平均过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出按阶数递推的参数计算算法，并称相关结果提示可提高含自动阶数选择的估计程序的计算效率。
- 阅读关注点
- 核对递推所需输入、初始化及模型条件，检查计算复杂度和数值稳定性，以及是否有实际运行时间的比较证据。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；计算效率提升属于摘要提出的可能性，未给出速度、精度或稳定性结果。
原文摘要
We discuss an algorithm which allows for recursive-in-order calculation of the parameters of autoregressive-moving average processes. The proposed procedure generalizes the recursion of Levinson (1946) and Durbin (1960), which applies in the pure autoregressive case. We use ideas similar to the multivariate autoregressive case. Our results suggest how estimation procedures for autoregressive-moving average parameters, which include an automatic choice of model order, for example, the one proposed by Hannan & Rissanen (1982), may be made computationally more efficient.