On the Fitting of Multivariate Processes of the Autoregressive-Moving Average Type
多元自回归移动平均过程的拟合AI 解读 ↓
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多元自回归移动平均过程的拟合
- 研究问题
- 多元自回归移动平均过程存在表示与参数辨识困难时，如何借助特殊马尔可夫表示构造唯一表示并进行参数估计？
- 方法与思路
- 作者将特殊马尔可夫表示与唯一确定的准自回归移动平均表示关联，并采用类似传统自回归移动平均模型的技术估计参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提出表示与估计方法能够消除困难的参数辨识问题，但未展开唯一性结论的条件或估计量的统计性质。
- 阅读关注点
- 应核对特殊表示类的定义、唯一对应关系及规范化约束，并区分表示唯一性、参数可识别性和有限样本估计表现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模型阶数选择、唯一性条件及估计渐近性质未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
Akaike (1974) has shown that any autoregressive-moving average process admits a Markovian representation and conversely. There is a one-to-one correspondence between each autoregressive-moving average process and a member of a class of ‘special’ Markovian representations. Here we shall associate each of the above special representations with a uniquely defined ‘quasiautoregressive-moving average’ representation and we shall estimate the parameters involved by a technique quite similar to that for estimation of the parameters of the autoregressive-moving average process. Our method has the advantage of eliminating the difficult identifiability problem.