安德鲁·韦斯（Andrew A.Weiss）。 带有ARCH错误的ARMA模型。 （英语） Zbl 0549.62079号 J.时间序列。分析。 5, 129-143 (1984). 摘要：本文考虑了一类具有ARCH误差的ARMA模型。基于对ARMA方程、ARCH方程和完整模型的识别、估计和诊断检查的常用Box-Jenkins方法的应用，注意到模型参数及其协方差矩阵的最大似然和最小二乘估计，并将其纳入模型构建技术中。这些技术应用于16个美国宏观经济时间序列，可以看出，在许多序列中，可以构建这类模型。 引用于49文件 MSC公司： 62第20页 统计学在经济学中的应用 62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 91B84号 经济时间序列分析 关键词：自回归的；异方差；ARMA模型；ARCH错误；最大可能性；最小二乘估计；模型建筑物；Box-Jenkins方法；宏观经济时间序列 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.A.Weiss}，J.时间序列。分析。5、129--143（1984年；Zbl 0549.62079） 全文： 内政部 参考文献： [1] Bartlett M.S.、J.R.Statist。Soc.8第27页–（1946年） [2] 方框G.E.P.，J.R.Statist。Soc.26第211页–（1964年） [3] Box G.E.P.，时间序列分析、预测和控制，2。编辑（1976）·Zbl 0363.62069号 [4] 内政部：10.2307/1912773·Zbl 0491.62099号 ·doi:10.2307/1912773 [5] Engle R.F.，《ASA-Consuns-NBER应用时间序列分析会议记录》（1981年） [6] DOI:10.2307/2286905·Zbl 0345.62047号 ·doi:10.2307/2286905 [7] 内政部：10.2307/1913829·Zbl 0395.62062号 ·doi:10.2307/1913829 [8] C.W.J.Granger和R.P.Robins（1982），具有可预测误差方差的二元时间序列建模。加州大学圣地亚哥分校经济系讨论文件82-14。 [9] 内政部：10.2307/1913827·Zbl 0397.62043号 ·doi:10.307/1913827 [10] 李伟凯（1981）时间序列建模专题。加拿大西安大略大学未发表博士论文。 [11] 内政部：10.1007/BF02613866·Zbl 0107.36503号 ·doi:10.1007/BF02613866 [12] A.A.Weiss（1982）ARCH模型的渐近理论：稳定性、估计和检验。加州大学圣地亚哥分校经济系讨论文件82-36。 [13] A.A.Weiss（1983）变系数和方差的时间序列模型。未发表的博士论文，澳大利亚悉尼大学。 [14] 内政部：10.1016/0304-4076（82）90100-2·doi:10.1016/0304-4076（82）90100-2 [15] H.White和I.Domowitz（1983）《相关观测的非线性回归》。《计量经济学》，即将出版·Zbl 0533.62055号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。