Смешанная модель авторегрессии и скользящего среднего 363 Смещенные оценки коэффициентов регрессии 269 Спецификация модели 405 Сплайн 328—334 [c.474]
В обшей Теории временных рядов имеется целый арсенал разнообразных "стандартных" линейных моделей, среди которых в первую очередь надо назвать такие, как MA(q), AR(p), ARMA(p, g), рассмотренные в Id. Эти модели - скользящего среднего порядка q, авторегрессии порядка р, смешанная модель авторегрессии и скользящего среднего порядка (р, q) - детально исследуются в теории временных рядов, особенно в предположении их стационарности. [c.146]
Виды линейных стационарных моделей. Лаговый оператор. Характеристическое уравнение. Модели авторегрессии. Условия стационарности. Автокорреляционная функция и спектр процесса авторегрессии. Уравнения Юла-Уокера. Модели скользящего среднего. Условия обратимости. Автокорреляционная функция и спектр процесса скользящего среднего. Смешанные процессы авторегрессии - скользящего среднего. Интегрированные процессы. Оценивание моделей ARIMA. [c.86]
Расширенный критерий Дики - Фуллера может применяться и тогда, когда ряд xt описывается смешанной моделью авторегрессии - скользящего среднего. Как было указано в работе [Said, Di key (1984)], если ряд наблюдений х, ..., XT порождается моделью ARIMA(p, , q) с q > 0, то его можно аппроксимировать моделью ARI(p, 1) = [c.136]