A Method for Autoregressive-Moving Average Estimation
自回归移动平均模型的一种估计方法AI 解读 ↓
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自回归移动平均模型的一种估计方法
- 研究问题
- 如何同时估计自回归移动平均模型的参数与滞后阶数，并处理初始长阶自回归拟合可能导致的阶数高估及收敛速度问题？
- 方法与思路
- 作者沿用 Hannan–Rissanen 方法，针对其可能高估阶数的情形提出修正，并研究第一阶段长阶自回归对后续估计的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提修正旨在纠正原方法有时出现的阶数高估，并分析初始自回归阶数增长对参数估计收敛速度的影响。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对修正规则、阶数选择准则及相应渐近条件，尤其关注第一阶段阶数增长如何影响后续估计误差与收敛速度。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体修正、适用条件和收敛率未说明，不能推断其他版本的结果。
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.