A Levinson-Durbin Recursion for Autoregressive-Moving Average Processes
自回归移动平均过程的 Levinson–Durbin 递推AI 解读 ↓
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自回归移动平均过程的 Levinson–Durbin 递推
- 研究问题
- 能否将纯自回归模型的 Levinson–Durbin 递推推广到自回归移动平均过程，并支持参数随模型阶数递增计算？
- 方法与思路
- 作者借鉴多元自回归情形的思路，构建按阶数递推计算自回归移动平均参数的算法，并讨论其与自动选阶估计的结合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提程序推广了纯自回归递推，并提示包含自动选阶的参数估计方法可能提高计算效率；未报告具体加速幅度。
- 阅读关注点
- 应核对递推输入与初始化、参数化及有效性条件，并检查与自动选阶程序结合后的计算复杂度和数值稳定性。
- 阅读边界
- 所据 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；效率改善仅作为可能性提出，复杂度比较和数值证据未说明。
原文摘要
We discuss an algorithm which allows for recursive-in-order calculation of the parameters of autoregressive-moving average processes. The proposed procedure generalizes the recursion of Levinson (1946) and Durbin (1960), which applies in the pure autoregressive case. We use ideas similar to the multivariate autoregressive case. Our results suggest how estimation procedures for autoregressive-moving average parameters, which include an automatic choice of model order, for example, the one proposed by Hannan & Rissanen (1982), may be made computationally more efficient.