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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Cointegrated VARMA Models

verfasst von : Víctor Gómez

Erschienen in: Linear Time Series with MATLAB and OCTAVE

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this section, it is briefly shown how cointegrated VARMA models can be handled in SSMMATLAB. The user can consult Gómez (Multivariate time series models with linear state space structure. Springer, New York, 2016, Sect. 5.7) for more information on the subject. The VARMA models can be ordinary, multiplicative as in Sect. 2.​1.​5, or in echelon form as in Sect. 3.​1.​6. The following discussion is valid for all these types of models. Later, we will specify the different functions appropriate for each model.

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Literatur
Gómez, V. (2013). A strongly consistent criterion to decide between I(1) and I(0) processes based on different convergence rates. Communications in Statistics-Simulation and Computation,42, 1848–1864.MathSciNetMATH
Gómez, V. (2016). Multivariate time series models with linear state space structure. New York: Springer.MATH
Lütkepohl, H. (2005). New introduction to multiple time series analysis. Berlin: Springer.CrossRef
Reinsel, G. C.(1997). Elements of multivariate time series analysis. New York: Springer.CrossRef
Tsay, R. S. (2014). Multivariate time series analysis with R and financial applications. New York: Wiley.MATH
Metadaten
Titel
Cointegrated VARMA Models
verfasst von
Víctor Gómez
Copyright-Jahr
2019
Buch
Linear Time Series with MATLAB and OCTAVE

Print ISBN: 978-3-030-20789-2

Electronic ISBN: 978-3-030-20790-8

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-20790-8_8