The Multivariate Portmanteau Statistic
多变量 Portmanteau 综合检验统计量AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究多变量 ARMA 时间序列模型的残差诊断与拟合优度检验。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
多变量 Portmanteau 综合检验统计量
- 研究问题
- 如何将单变量 ARMA 模型的 Portmanteau 拟合优度检验推广到多变量模型，并改善其小样本统计性质？
- 方法与思路
- 作者以拟合模型残差之间的协方差构造多变量检验统计量，再推导面向小样本的修正版，并通过计算机模拟比较两者。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出单变量检验的多变量推广及修正形式，修正旨在改善小样本性质，但没有报告模拟比较的具体结果。
- 阅读关注点
- 应核对检验针对的残差相关结构、参数估计对零分布的影响，以及修正版在不同维数、滞后数和样本量下的表现。
- 阅读边界
- 所给索引摘要未标稿件版本。摘要未说明渐近条件、统计量公式与模拟数值，不能确认修正版在所有小样本情形下更好。
原文摘要
Box and Pierce have derived a goodness-of-fit test, the portmanteau test, for univariate autoregressive moving-average (ARMA) time series models. This test is here extended to multivariate ARMA models; the test statistic may be conveniently expressed as a function of the covariances between the residuals of the fitted model. A modified form of the statistic designed to have superior properties in small samples is derived, and the two forms of the statistic are compared via computer simulation.