Use of Canonical Analysis in Time Series Model Identification
典型分析在时间序列模型识别中的应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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典型分析在时间序列模型识别中的应用
- 研究问题
- 如何利用时间序列的二阶矩结构和典型相关分析，对自回归移动平均模型进行初步阶数识别并估计自回归参数？
- 方法与思路
- 作者从二阶矩结构导出典型分析，利用部分典型相关及对应特征向量的一致性性质，提出模型阶数初选方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可直接处理平稳及非平稳过程，提供自回归参数的一致估计，并讨论识别统计量的渐近分布。
- 阅读关注点
- 应核对允许的非平稳过程类别、典型相关构造和阶数判定规则，以及一致性条件、识别统计量分布和有限样本表现。
- 阅读边界
- 来源为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出非平稳范围、阶数选择保证或分布公式，不能推广到所有时间序列模型。
原文摘要
The second-order moment structure of time series models is used to derive a canonical analysis in time series modelling. Consistency properties of certain canonical correlations and the corresponding eigenvectors are shown. Based on these properties, a canonical correlation approach for tentative order determination in building autoregressive-moving average models is proposed. This approach can handle directly nonstationary as well as stationary processes and it also provides consistent estimates of the auto-regressive parameters involved. The asymptotic distribution of the identification statistic is discussed.