Estimation of the Parameters of the Markovian Representation of the Autoregressive-Moving Average Model
自回归移动平均模型马尔可夫表示的参数估计AI 解读 ↓
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自回归移动平均模型马尔可夫表示的参数估计
- 研究问题
- 对于自回归移动平均模型的马尔可夫表示，如何直接联合估计模型参数和过程初始状态，而非采用间接近似方法？
- 方法与思路
- 作者针对马尔可夫表示描述精确联合极大似然估计方法，将模型参数与过程初始状态作为共同估计对象。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供参数及初始状态的精确联合极大似然求解方法，区别于先前通过等价形式进行的间接近似估计。
- 阅读关注点
- 应核对精确似然的定义、初始状态的处理、误差分布假设，以及联合优化的存在性、唯一性和计算实现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；精确指向的似然范围及算法条件未说明，也未提供相对近似方法的数值优势。
原文摘要
Tuan (1978) discussed the approximate maximum likelihood estimation of the parameters of the Markovian representation of the autoregressive-moving average model. He considered an indirect method, using the equivalent quasiautoregressive moving average form, the parameters of which are in one to one correspondence with those of the Markovian representation. A method of finding exact joint maximum likelihood estimates of the parameters and the initial state of the process is described here.