전이 함수에 대한 통계 상세 정보

M개의 입력이 있는 일반적인 전이 함수 모형은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

다음은 각 요소에 대한 설명입니다.

Yt = 출력 계열

X1 ~ Xm = m개의 입력 계열

et = 잡음 계열

X1, t–d1 = X1 계열이 d1 단계 시차의 t에 의해 인덱싱됨

m = 모형의 평균 수준

및 q(B) = ARIMA 모형의 자기회귀 다항식 및 이동 평균 다항식

wk(B) 및 dk(B) = 개별 전이 함수의 분자 및 분모 요인(다항식). 여기서, k는 1 ~ m개의 개별 입력에 대한 인덱스를 나타냅니다.

위 모형의 각 다항식은 계절 ARIMA에서와 같이 두 부분(비계절과 계절 또는 두 성분의 곱)을 포함할 수 있습니다. 모형을 지정할 때 모형에 포함하지 않을 부분에는 기본값 0을 그대로 둡니다.

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