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

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   così che
   R M-
   -t> o
   
   dove-^denota la convergenza in probabilità. Prendiamo
   in considerazione il modello bivariato MA(1)
   Zt =(T -^I3)at
   
   
   -.6 J.J
   4--
   A J
   A A
   Generando da tale modello due serie, ciascuna con 250
   osservazioni ad esempio, possiamo ottenere i grafici delle
   /v *
   autocorrelazioni campionarie R.. (k), R„ (k) e della
   1 m
   A
   cross-correlazione campionaria R^ (k), che sono in Fig.l.
   Il valore di R (1), particolarmente significativo, ci porta ad identificare il modello come un MA(1).