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

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   matrice se il modello Z A R ( k ) , per k=0 ,1, 2 , . . . Ciò è caratterizzante per i processi AR, essendo
   
   K=p
   
   o k> f
   Quanto detto sino ad ora conferma che nella classe dei processi lineari Gaussiani un modello ARMA ben specificato (=la rappresentazione lineare di implica un processo
   ARMA ben definito (= la struttura probabilistica caratterizzata da T~ ( k ) , k = 0 ,1,2, . . .). Ma vale il viceversa? Ovvero, quali condizioni sul modello occorre imporre perchè dalla conoscenza del processo Gaussiano (cioè di r~(k), k=0,l,...) sia possibile ed univoca la identificazione del modello ARMA (cioè delle matrici    quella fissata famiglia di covarianze? Il problema della identificabi1ità dei processi ARMA multivariati è assai