2009 | OriginalPaper | Buchkapitel
Stationäre Zeitreihenmodelle: Vektor-autoregressive “Moving-average”-Prozesse (VARMA-Prozesse)
verfasst von : Prof. Dr. Klaus Neusser
Erschienen in: Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften
Verlag: Vieweg+Teubner
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Die bei weitem wichtigste Klasse stationärer stochastischer Prozesse erhält man, wenn man fordert, dass {
X
t
} Lösung einer linearen stochastischen Differenzengleichung mit konstanten Koeffizienten ist. Analog zum univariaten Fall führt dies zur Theorie der Vektor ARMA Prozesse oder VARMA-Prozesse.