ARMA模型的几种定阶方法

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本文针对自回归滑动平均(ARMA)过程的参数估计和定阶,把Box-Jenkins方法和BIC准则与系统的定阶方法加以结合,详细地介绍了基于线性估计和自回归定阶准则的方法(ARCRI)和公因子检验定阶改进法。并且把这两种方法和广义样本自相关系数函数定阶法(ESACF)加以比较总结。ARCRI在估计部分采用了两步回归法(two-stage regression method),用自回归定阶准则来确定模型的阶。而公因子检验定阶改进法的参数估计是基于长自回归系数所组成的矩阵,模型阶数的确定则着眼于上述矩阵行列式是否为零。在方法的比较中,主要从样本大小,模型结构和参数值大小对模型合理性的影响三方面加以阐述。
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