Порівняння параметричних моделей періодично нестаціонарних випадкових процесів

Abstract

Проведено порівняльний аналіз параметричних моделей періодично нестаціонарних випадкових процесів. Виведено вирази для компонентів кореляційних функцій періодично авторегресивної моделі ковзного середнього та параметричної моделі на основі гармонічного представлення. Доведено, що періодична авторегресивна модель ковзного середнього є підкласом векторної авторегресивної моделі, побудованої на основі когерентного представлення.

Analysis of periodically nonstationary random process parametric models properties are carried out. Formulae for the correlation function components of periodically autoregressive moving avarage model and parametric model based on harmonic series representation are derived. It is shown, that the periodically autoregressive moving average model is a subset of coherent decomposition vector autoregressive moving average model.