3.2.6. Оценивание частной автокорреляционной функции

Частные автокорреляции можно оценивать последовательной подгонкой процессов авторегрессии порядка 1,2,3, … методом наименьших квадратов (эта процедура будет описана в гл.7) и нахождением выборочных оценок  последнего коэффициента, подгоняемого на каждом этапе. Возможен и другой путь – если значения параметров не слишком близки к границам не стационарности, можно использовать приближенные оценки Юла-Уокера. Выборочные частные автокорреляции можно получить, подставляя значение  вместо теоретических автокорреляций (в 3.2.30), что дает

              (3.2.34)

и решая получающееся уравнения для . Простой рекуррентный метод такого расчета, предложенный Дарбином [34], приведен в приложении П3.2. Однако оценки, найденные по (3.2.34), очень чувствительны к ошибкам округления и не должны использоваться в случаях, когда значения параметров близки к границам нестационарности. Программы 1 и 3 в сборнике программ для ЭВМ в конце книги включают подпрограммы для вычисления выборочных автокорреляционной и частной автокорреляционной функции.