Zusammenfassung
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.
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© 2011 Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
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Neusser, K. (2011). Stationäre Zeitreihenmodelle: Vektor-autoregressive “Moving-average”-Prozesse (VARMA-Prozesse). In: Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-8653-8_12
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8348-8653-8_12
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