Modellizzazione di processi stocastici vettoriali stazionari (Un approccio mediante la procedura Arima) Annunziata Adamoli 1984, pagine 186

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   ossia la varianza del WN <ìt e dai q coefficienti
   ¦ ¦ - , . Il processo ^^^ MA(q) è caratterizzato,
   oltre che dai parametri suddetti, anche dalla distribuzione di probabilità delle v.c. Nell'ipotesi
   che Clt è un WN Gaussiano, anche è Gaussiano ed il
   processo Gaussiano ZMA(q) risulta essere caratterizzato solo dai (q+1) parametri: infatti questi ci permettono di individuare le autocovarianze ^ (0), (l),..vV(q) da cui dipendono le funzioni di densità delle v.c. congiunte ( i ¦ ' Per °Sni k-
   Risulta dunque che l'ipotesi di Normalità sul WN implica che la conoscenza del modello Z^HA(q) equivale alla conoscenza del processo stocastico MA(q).
   Si ha il seguente problema: la conoscenza di ossia
   di^ <3'^ j ^* y . . . , ^ C) ^ ci porta a calcolare univocamente le autocovarianze y ( 0 ) , ^ (1), •••, (q). E' possibile invece, dalla conoscenza della funzione di autocovarianza risalire in modo univoco al processo Z che ha quelle