The Estimation of Parameters in Multivariate Time Series Models
多元时间序列模型的参数估计AI 解读 ↓
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多元时间序列模型的参数估计
- 研究问题
- 对于多元平稳时间序列的混合自回归移动平均模型，如何设计实用的参数迭代估计方法并研究其收敛表现？
- 方法与思路
- 作者将Marquardt方法及其单变量时间序列应用推广至多元混合自回归移动平均模型，并考察该方法的统计性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出一种实用迭代估计方法，并通过研究其统计性质论证良好的收敛表现，但未给出具体收敛结果。
- 阅读关注点
- 应核对迭代更新、初始化与停止规则、多元模型的参数约束，以及收敛分析讨论的是哪种收敛及其条件。
- 阅读边界
- 仅据Crossref摘要；摘要未说明收敛条件、速度或全局保证，不能将良好收敛表现理解为任意初值下均可收敛。
原文摘要
Summary We shall present a practical iterative method for estimating parameters in mixed autoregressive moving-average models for multivariate stationary time series. This method essentially generalizes that of Marquardt (1963) as applied by Box and Jenkins (1970) to univariate time series. We shall investigate the statistical properties of the method in order to demonstrate desirable convergence behaviour.