没人回贴,我凑合一下。frankly to say, I don't know.对时间序列分析,我只是外行。
你说的参数识别是指模型识别和参数估计么? 估计方法常见的有LS和MLE。
对于变形后的模型:
e_t = x_t + f(theta,beta,x_s),这里e_t 是噪声,theta,beta是参数,f(.)是个已知函数。
如果用非线性最小二乘得到参数估计以后,滞后算子形式得到,相应的噪声估计就得到了。
如果用极大似然估计,可以参考:
http://www.core.org.cn/CN_NR/rdonlyres/Economics/14-384Time-Series-AnalysisFall2002/D8CA799D-5B15-4DBA-BB86-E21C8B559ADB/0/384lecture6.pdf
模型阶数的确定是依据AIC(Akaike information criterion)最小的原则,文中也有提到修正,可以考虑BIC。