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

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   • Effettuiamo ora l'analisi multivariata delle serie GASCI ed ELE. La funzione di auto- e cross-correlazione, stimata utilizzando i 66 dati delle serie differenziate, ^ e ^ espressa mediante gli
   indicatori di significatività, nella tavola (5.3.6).
   Le funzioni di auto- e cross-correlazione dei residui s timati , ^tjf ( Tav . ( 5 . 3 . 7 ) ) , ottenute dopo l'adattamento del modello AR(2) specificato in STEPAR, suggeriscono, per la presenza di correlazione al lag 12, un modello ARMA(2,0)x ARMA(0,1) .
   Dopo l'adattamento con ESTIM, di tale modello, introduciamo un coefficiente media mobile per eliminare la correlazione dei residui stimati presente al lag 5. Abbiamo così la stima del modello ARMA(2,5)xARMA(0,1)
   Z,t - jr.ò5 + . 5òZAb.4 - . 35 a.4t-«, aJt - • - - 36 Z, t.A - .53 a, t_5 +
   4 . a 5 a.Xb_& - . 3* +