Modellizzazione di processi stocastici vettoriali stazionari (Un approccio mediante la procedura Arima) Annunziata Adamoli 1984, pagine 186
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dove m è il numero di serie componenti La tabella, al
variare di m e N, mostra la difficoltà di studiare, per esempio, la stagionalità per serie multiple, quando il numero dei dati è modesto.
fmn \ A 00 200 2,00 U 000
A 25 50 '5.50
Z /(5 33 SO
3, il >(2-5
A ^ 4 <3
5 8 \ (o lA S3
Le stime delle matrici di autocorrelazione globale R(k)
sono particolarmente utili per identificare l'ordine q di
un modello vettoriale MA(q), cioè di un ARMA (o,q).
<\
Infatti, quando Z è stazionario, le ft^ ; (k) sono stime t *
consistenti delle cross-correlazioni vere.
doveyU»è la media di Z^ . Si è provato che, se Z^ segue un modello MA(q), allora
R(k)= o
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