On the finite sample distribution of residual autocorrelations in autoregressive-moving average models
ARMA 模型残差自相关的有限样本分布AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确讨论季节与非季节 ARMA 模型的残差自相关和模型诊断，直接属于时间序列方法。
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代码、数据与补充材料
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ARMA 模型残差自相关的有限样本分布
- 研究问题
- 在非季节与季节 ARMA 模型中，基于单个或多个残差自相关的模型适合性检验，其有限样本性质如何表现？
- 方法与思路
- 作者通过模拟考察单个残差自相关检验及汇集多个残差自相关的总体检验统计量，同时覆盖非季节和季节模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要说明对两类残差诊断检验进行有限样本研究，并纳入季节模型；未报告分布偏离、检验水平或功效的具体结论。
- 阅读关注点
- 应核对模拟模型、样本长度、参数估计和滞后阶数设定，并查看实际拒绝率如何与检验所用参考分布相比较。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要只交代研究设计，未说明哪种检验更准确，也未提供修正方案。
原文摘要
We examine by simulation the finite sample properties of tests of model adequacy based on individual residual autocorrelations, and of portmanteau statistics based on several residual autocorrelations, for autoregressive-moving average models. Both nonseasonal and seasonal models are considered.