Residual Correlations and Diagnostic Checking in Dynamic-Disturbance Time Series Models
动态扰动时间序列模型的残差相关与诊断检查AI 解读 ↓
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动态扰动时间序列模型的残差相关与诊断检查
- 研究问题
- 在包含外生输入和相关扰动的时间序列模型中，残差自相关及其与输入的互相关应如何解释并用于拟合诊断？
- 方法与思路
- 作者研究这类模型中残差自相关和互相关的大样本近似分布，指出其奇异正态结构，并讨论诊断上的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两类残差相关在大样本下近似具有奇异正态分布；文章据此考察识别模型拟合不足时的诊断含义。
- 阅读关注点
- 应核对模型包含哪些输入与扰动结构、参数估计怎样影响相关分布，以及奇异性如何改变诊断判据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列出完整模型类别、具体检验程序或有限样本表现。
原文摘要
In examining adequacy of fit of a statistical model the stochastic properties of the residuals are often studied. In particular, for an important class of time series models involving an exogenous or input variable and correlated errors or disturbances, Box and Jenkins [1] recommend an examination of the autocorrelations of the residuals and the cross correlations between the residuals and the independent variable. It is shown in this article that the residual auto- and cross correlations to a close approximation for large samples possess singular normal distributions. Implications of this for diagnosing model inadequacy are considered.