Estimation of the parameters of the Markovian representation of the autoregressive-moving average model
自回归移动平均模型马尔可夫表示的参数估计AI 解读 ↓
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自回归移动平均模型马尔可夫表示的参数估计
- 研究问题
- 对于自回归移动平均模型的马尔可夫表示，如何联合估计模型参数与过程初始状态，而不只采用间接的近似似然方法？
- 方法与思路
- 摘要先介绍借助等价准自回归移动平均形式进行间接近似估计的既有方法，再描述参数与初始状态的精确联合极大似然方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提供寻找模型参数和过程初始状态精确联合极大似然估计的方法，扩展了此前间接近似估计的处理方式。
- 阅读关注点
- 应核对马尔可夫表示及参数对应关系、初始状态在似然中的角色，以及精确估计方法的计算步骤和适用条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明误差分布、优化算法和估计性质，精确似然不等于估计量无误差。
原文摘要
Tuan (1978) discussed the approximate maximum likelihood estimation of the parameters of the Markovian representation of the autoregressive-moving average model. He considered an indirect method, using the equivalent quasiautoregressive moving average form, the parameters of which are in one to one correspondence with those of the Markovian representation. A method of finding exact joint maximum likelihood estimates of the parameters and the initial state of the process is described here.