3.2.4. Процесс авторегрессии второго порядка
Условие стационарности. Процесс авторегрессии второго порядка записывается в виде
. (3.2.16)
Для стационарности процесса необходимо, чтобы корни уравнения
. (3.2.17)
лежали вне единичного круга, т. е. чтобы параметры
и
находились в треугольной области
(3.2.18)
показанной на рис. 3.2.

Рис. 3.2. Типичные автокорреляционные и частные автокорреляционные функции
и
для различных стационарных моделей АР(2).
Автокорреляционная функция. Из (3.2.4) получаем разностное уравнение второго порядка, которому удовлетворяет автокорреляционная функция рассматриваемого процесса:
. (3.2.19)
Начальные значения
и
. Из (3.2.5) следует, что общее решение разностного уравнения (3.2.19) имеет вид
, (3.2.20)
причем
и
- корни характеристического уравнения (3.2.17). Когда корни действительны, автокорреляционная функция состоит из совокупности затухающих экспонент. Это происходит, когда
, и соответствует областям 1 и 2, лежащим выше параболической границы на рис. 3.2 (заимствованном из работы [33]). Конкретнее в области 1 автокорреляционная функция затухает, оставаясь положительной, что соответствует положительному доминирующему корню в (3.2.20). В области 2 затухающая функция автокорреляции знакопеременна, что соответствует отрицательному доминирующему корню.
Если
и
комплексные
, процесс авторегрессии второго порядка ведет себя как псевдопериодическиский. Это поведение отражается на функции автокорреляции, так как заменой
и
в (3.2.20) получаем
, (3.2.21)
где
, если
, и
, если
. В любом случае мы называем (3.2.21) затухающей синусоидой с параметром затухания
, частотой
и фазой
. Они связаны с параметрами процесса следующим образом:
(3.2.22)
и имеет тот же знак, что и 
(3.2.23)
(3.2.24)
Как показано на рис. 3.2, автокорреляционная функция в областях 3 и 4 – затухающая синусоида, причем фазовый угол
меньше 90 в области 4 и лежит между 90 и 180 градусами в области 3. Это означает, что в области 4 автокорреляционная функция вначале (для нескольких первых задержек) положительна, а в области 3 всегда меняет знак при переходе от задержки 0 к задержке 1.
Уравнения Юла - Уокера. Подставляя
в (3.2.6), получим уравнения Юла - Уокера в виде
(3.2.25)
Решив (3.2.25) относительно
и
, получим
(3.2.26)
Диаграмма В в сборнике таблиц и диаграмм в конце книги позволяет найти значения
и
для любых данных значений,
и
. Эта диаграмма используется в главах 6 и 7 для получения оценок
по значениям выборочных автокорреляций
и
.
Уравнения (3.2.25) могут быть решены также относительно
и
, что дает

(3.2.27)
Отсюда получаем начальные значения
в (3.2.19), указанные выше. Выражения для представления автокорреляционной функции в форме (3.2.20) или (3.2.21) удобны для объяснения свойств различных типов практически встречающихся процессов. Однако для вычисления автокорреляций процесса АР(2) при данных значениях
и
удобнее пользоваться непосредственно разностным уравнением (3.2.19).

Рис. 3.3. Допустимые области значений для стационарного процесса АР(2).
Используя условия стационарности (3.2.18) и выражения (3.2.27) для
и
можно показать, что допустимые значения
и
для стационарного процесса АР(2) должны лежать в области



На рис. 3.3, а показана область допустимых значений параметров
и
, а на рис. 3.3, б - соответствующая область допустимых значений
и
.

Рис. 3.4. Временной ряд, генерируемый процессом авторегрессии второго порядка.
Дисперсия. Из (3.2.8) следует, что дисперсия процесса равна
. (3.2.28)
Спектр. Согласно (3.2.9), спектр выражается как
(3.2.29)
Спектр также отражает псевдопериодическое поведение ряда в случае, когда корни характеристического уравнения комплексны. Для иллюстрации на рис. 3.4 показаны 70 членов ряда генерируемого моделью авторегрессии второго порядка
,

Рис. 3.5. Теоретическая автокорреляционная функция процесса авторегрессии второго порядка
.
полученной подстановкой в (3.2.16)
и
. На рис. 3.5 показана соответствующая теоретическая автокорреляционная функция, вычисленная по формуле (3.2.19) с начальными значениями
и
. Корни характеристического уравнения

комплексны, так что наблюдаемую псевдопериодичность реализации ряда можно было предугадать. Это поведение чётко проявляется в теоретической автокорреляционной функции на рис. 3.5; средний кажущийся период близок к 6.

Рис. 3.6. Теоретическая спектральная плотность процесса авторегрессии второго порядка
.
Параметр затухания и частота согласно(3.2.22) и (3.2.23) равны

.
Таким образом, основной период функции автокорреляции равен 6.2.
Наконец, теоретический нормированный спектр, рассчитанный по формуле (3.2.29) и приведенный на рис. 3.6, показывает, что дисперсия ряда обусловлена в основном частотами, близкими к
.