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

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   la serie originaria in sottoserie a covarianza otoogenea.
   1. 4 Mode 11 i._ARIMA_s tagiona 1 i^
   La maggior parte delle serie storiche che consideriamo, presentano, sin dall'analisi grafica dei dati, un aspetto ricorrente al variare degli anni. Occorre, quindi, per poter osservare l'andamento di fondo di un fenomeno, eliminare gli effetti stagionali che influenzano tali serie.
   Introduciamo a tal fine la classe dei modelli ARIMA
   stagionali, fondati sulla constatazione che, se una serie
   è stagionale di periodo s, allora occorre collegare Z^ e
   Z . E' utile definire l'operatore differenza stagionale t-s
   ^ , mediante
   Infatti, se la serie contiene una componente stagionale