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

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   sottoclasse di modelli vettoriali ARMA per ulteriori considerazioni.
   Un utile metodo è la stima delle matrici di autocorrelazione globale R ( k ) = ^f^(K.)jdella serie originaria vettoriale o della serie opportunamente trasformata,
   tramite lo stimatore
   &,.(«). si )(z^ -Ej/^.-z. t(z„-z,)f
   
   avendo indicato con Z^ la media campionaria della i-esima serie componente.
   L è il massimo numero di lags per i quali è statisticamente conveniente calcolare le matrici di autocorrelazione R(k), in rapporto ad N, numero dei dati. In analogia con il caso univariato, è bene che sia
   ^ _ N - A (/m-x)
   l^ron-t- A)