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

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   stazionario ARMA(1,1)
   (l- qpo>)zt-- (i-»Q)at-
   Sia adattato a un modello AR(1) e supponiamo di aver
   A *
   stimato il parametro Cj! . Asintoticamente Cf converge in probabilità a (
   Q—-——* = r'(*) r(o)'4
   Così i residui cx^-Z^.— (.approssimativamente seguono il modello
   cxt = qXìf
   Per m = l, Q-t segue un modello ARMA(1,2) univariato e le autocorrelazioni di sono
   e ^ ( 1 ) e 2) sono funzioni di e di
   . La tav.3 dà
   i valori di ^£.(1) e per varie combinazioni di valori