Likelihood Function of Stationary Multiple Autoregressive Moving Average Models
平稳多元自回归移动平均模型的似然函数AI 解读 ↓
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平稳多元自回归移动平均模型的似然函数
- 研究问题
- 在高斯误差假设下，如何估计多元 ARMA 模型参数，并分别处理纯移动平均模型和平稳混合模型的似然计算？
- 方法与思路
- 作者为多元纯移动平均模型发展精确最大似然估计程序，为平稳混合 ARMA 模型提供近似估计程序，并讨论估计性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立两类模型相应的精确与近似估计程序，提供估计量性质和一个例子，但未列出具体性质或计算公式。
- 阅读关注点
- 应核对高斯与平稳条件、似然对初始观测的处理，以及混合模型近似发生在哪一步、怎样影响估计性质。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；近似误差和估计性质的具体条件未提供，不能推广到非高斯或非平稳模型。
原文摘要
Procedures to estimate parameters in multivariate autoregressive moving average (ARMA) models are developed. Gaussian errors are assumed. Exact maximum likelihood estimation procedures are developed for pure moving average models. Approximate procedures are obtained to estimate stationary mixed ARMA models. Properties of the estimates and an example are given.