×
F.卡马乔。；麦克劳德，A.I。；希佩尔，K.W。

水文应用的多元同期ARMA模型。 （英语） Zbl 0658.76006号

随机水文水力。 1，第2期，141-154（1987）.
为了使同期自回归滑动平均模型（CARMA）能够正确应用于水文时间序列，开发了CARMA模型族的重要统计特性。为了校准模型参数，研究了有效的联合估计程序，并与一组单变量估计程序进行了比较。结果表明，联合估计方法提高了自回归和滑动平均参数估计的效率，但预计对模型的平均向量和方差协方差矩阵的估计没有改进。还考虑了不同估计方法对渐近预测误差的影响。最后，水文应用证明了CARMA模型在水资源领域的有用性。

引用于1文件

MSC公司：

76A99型 基础、本构方程、流变学、非流体现象的流体动力学模型
76米99 流体力学基本方法
86A05型 水文学、水文学、海洋学

关键词：

最大似然估计；多元建模；随机水文学；时间序列分析；同期自回归滑动平均模型

软件：

AS 191标准
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Camacho}等人，《随机水文水力学》。1，No.2，141--154（1987；Zbl 0658.76006）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Ansley，C.F.1979：混合自回归滑动平均过程的精确似然算法。生物特征66，59-65·Zbl 0411.62059号 ·doi:10.1093/biomet/66.1.59
[2] Bloomfield，P.1972：关于时间序列的误差预测。生物特征59、501-507·Zbl 0263.62053号 ·doi:10.1093/biomet/593.501
[3] 盒子，G.E.P。；Jenkins，G.M.1976：时间序列分析、预测和控制。旧金山：霍尔顿日·Zbl 0363.62069号
[4] 卡马乔，F.1984：当代CARMA建模与应用。加拿大伦敦西安大略大学统计与精算科学系博士论文
[5] 卡马乔，F。；A.I.麦克劳德。；Hipel，K.W.1985：同期自回归？水文中的移动平均（CARMA）建模。水资源公报21709-720
[6] 卡马乔，F。；麦克劳德，A.I。；Hipel，K.W.1987：当代双变量时间序列模型。生物特征74，103-113·Zbl 0616.62121号 ·doi:10.1093/biomet/74.1.103
[7] Cipra，T.1984：简单相关ARMA过程。Chung und Statistik的数学运算，系列统计15，513-525·Zbl 0564.62071号
[8] 考克斯，D.R。；Hinkley，D.V.1974：理论统计。伦敦：查普曼和霍尔·Zbl 0334.62003号
[9] Dunsmuir，W。；Hannan，E.J.1976：向量线性时间序列模型。申请进展。探针。8, 449-464 ·Zbl 0327.62055号
[10] Granger，C.W.J.1969：通过计量经济学模型和交叉谱方法研究因果关系。经济计量学37，424-438·Zbl 1366.91115号 ·doi:10.2307/1912791
[11] 格兰杰，C.W.J。；Newbold，P.1979：预测经济时间序列。纽约：学术出版社·Zbl 0642.90001号
[12] 哈维，A.C.1981:时间序列的经济计量分析。牛津：菲利普·艾伦·Zbl 0456.62082号
[13] Haugh，L.D.1976：检查两个协变量平稳时间序列的独立性：一种单变量剩余互相关方法。JASA美国汽车安全协会71、378-385·Zbl 0337.62061号
[14] Haugh，L.D.公司。；Box，G.E.P.1977：识别连接两个时间序列的动态回归（分布滞后）模型。JASA 72，121-130·Zbl 0368.62080号
[15] 南卡罗来纳州Hillmer。；Tiao，G.C.1979：平稳多重自回归移动平均模型的似然函数。贾萨74602-607·Zbl 0419.62069号
[16] Hipel，K.W.（编辑）1985：水资源的时间序列分析。美国水资源协会，马里兰州巴塞斯达
[17] 希佩尔，W.K。；麦克劳德，A.I。；Li，W.K.1985：自然现象之间的偶然和动态关系。In:安德森，O.D。；Ord，J.K。；Robinson，E.A.（编辑）《时间序列分析：理论与实践》6，第13-34页，阿姆斯特丹：北荷兰
[18] Isserlis，L.1918：关于任意数量变量中正态频率分布任意阶的积矩系数公式。生物特征12，134-139
[19] Li，W.K。；McLeod，A.I.1981:多元ARMA模型中残差自相关的分布。J.Royal Stat.Soc.43、231-239·Zbl 0505.62079号
[20] McLeod，A.I.1977：改进的Box-Jenkins估计量。生物特征64，531-534·Zbl 0377.62052号 ·doi:10.2307/2345329
[21] McLeod，A.L.1978：关于Box-Jenkins模型中剩余自相关的分布。皇家统计学会期刊40，296-302·Zbl 0407.62065号
[22] McLeod，A.I.1979：单变量ARMA时间序列模型中剩余互相关的分布。日本航空航天局74、849-855·Zbl 0423.62069号
[23] 麦克劳德，A.I。；Holanda Sales，P.R.1983:算法AS191:ARMA和季节ARMA模型的近似似然计算算法。应用统计学32，211-223·doi:10.2307/2347301
[24] 莫里亚蒂，M。；Salamon，G.1980：销售的多元时间序列模型的估计和预测性能。J.市场研究17，558-564·doi:10.2307/3150517
[25] Nelson，C.R.1976：自回归系统联合估计的效率收益？移动平均过程。《计量经济学杂志》4，331-348·兹伯利0339.62062 ·doi:10.1016/0304-4076（76）90024-5
[26] 皮尔斯，D.A.1977：关系？而缺乏这些呢？在经济时间序列之间，特别是货币和利率。JASA 72，11-26
[27] 皮尔斯，D.A。；Haugh，L.D.1977：时间系统中的因果关系：特征描述和调查。《计量经济学杂志》5，265-293·Zbl 0355.62077号 ·doi:10.1016/0304-4076（77）90039-2
[28] 皮尔斯，D.A。；Haugh，L.D.1979：瞬时因果关系的表征：评论。《计量经济学杂志》10，257-259·doi:10.1016/0304-4076（79）90010-1
[29] Risager，F.1980：简单相关自回归过程。斯堪的纳维亚统计杂志7，49-60·Zbl 0438.62071号
[30] Risager，F.1981：简单相关自回归过程的模型检验。斯堪的纳维亚统计杂志8，137-153·Zbl 0496.62077号
[31] 萨拉斯，J.D。；Delleur，J.W。；叶夫耶维奇，V。；Lane，W.L.1980：水文时间序列的应用建模。科罗拉多州利特尔顿：水资源研究出版物
[32] Shen，H.W。；Obeysekera，J.T.B。；叶夫耶维奇，V。；德库西，D.G.（eds.）1986：水文过程的多元分析。科罗拉多州柯林斯堡科罗拉多州立大学工程研究中心
[33] 乌马珊卡，S。；Ledolter，J.1983：用对角多时间序列模型进行预测：单变量模型的扩展。J.市场研究20，58-63·doi:10.2307/3151412
[34] Wilson，G.T.1973：多元时间序列模型中的参数估计。皇家统计学会期刊35，76-85·Zbl 0259.62074号
[35] Yamamoto，T.1981：多元自回归的预测？移动平均模型。生物计量学68485-492·Zbl 0466.62089号 ·doi:10.1093/biomet/68.2.485
[36] Yevjevich，V.1963：湿润和干旱年份的波动。I.论文1，科罗拉多州立大学，科罗拉多州柯林斯堡
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。