Dejemos que $Z_t = c_1Z_{t-1} + c_2Z_{t-2} + ... + c_nZ_{t-n} + c\epsilon_t$
donde $Z_t, \epsilon_t \sim \mathtt{N}(0,1)$ son variables iid y $Z_s \sim \mathtt{N}(0,1)$ para todos $s$ .
Dados los valores de $c_i$ para $i = 1 ...n$ ¿existe una fórmula de forma cerrada para $c$ ?
Podemos deducir que $c = \sqrt{1 - c_1^2}$ para el caso $n = 1$ y que $c = \sqrt{1 - c_1^2 - c_2^2 -\frac{2c_1^2c_2}{1-c_2}}$ para el caso $n=2$ .
Así que parece que debería haber una buena fórmula de forma cerrada para $c$ . Sin embargo, no pude trabajar con el álgebra para $n = 3$ .
Pero creo que puede ser que no sepa lo suficiente en este tema y quizás sea un trabajo estándar y alguien ya lo haya resuelto.
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La parte $Z_s \sim N(0,1)$ es engañoso para mí. No veo por qué la variación de $Z_s$ se fija en uno. En un modelo autorregresivo de primer orden tenemos: $\hbox{Var}(Z_t) = c_1^2 \hbox{Var}(Z_{t-1}) + c^2 \hbox{Var}(\epsilon_t)$ . Denotando la varianza de $Z_t$ $\hbox{Var}(Z_t) = \sigma^2_Z$ y suponiendo un proceso estacionario donde la varianza de $Z_t$ es la misma que la varianza de $Z_{t-1}$ tenemos $(1 - c_1^2)\sigma^2_Z = c^2\cdot 1$ y por lo tanto $\sigma^2_Z = c^2/(1 - c_1^2)$ que no es igual a $1$ para cualquier valor de $c_1$ y $c$ .
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¿Son los valores de la serie $Z_t$ , $t=1,2,...,n$ ¿Conocido? Si es así, ¿pueden estos valores formar parte de la solución de forma cerrada que se busca?
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Denote $\gamma(h) = C[Z_t, Z_t+h]$ . Entonces, debido a la linealidad de la covarianza, $$\gamma(0) = C[Z_t, Z_t] = C[c_1 Z_{t-1} + \cdots, c_1 Z_{t-1} + \cdots] = c^2_1\gamma(1) + c^2_2\gamma(2) + \cdots c^2_p\gamma(p) + c^2.$$ Eso es, $$c^2 = \gamma(0) - \sum_{k=1}^p c^2_k\gamma(k).$$ Así que lo que necesitas es una expresión para $\gamma$ . Hay varias formas de calcularla, véase por ejemplo econweb.ucsd.edu/muendler/teach/00s/ps1-prt1.pdf