向量分数单整模型协同持续性的参数估计和检验的中期报告介绍：本文主要介绍在研究向量分数单整模型协同持续性的参数估计和检验过程中的中期研究成果。研究背景：时间序列分析在实际应用中具有广泛的应用，而向量分数单整模型在时间序列分析中是一个较为重要的模型。在实际应用中，我们往往需要对该模型的参数进行估计和检验，以确定模型的有效性。此外，我们还需要考虑模型的协同持续性，从而得到更为可靠的分析结果。研究目标：本次研究的主要目标是探讨向量分数单整模型协同持续性的参数估计和检验方法，并对该方法进行中期评估，以确定方法的有效性和可行性。研究方法：在本研究中，我们主要采用统计学中的最小二乘法和广义矩估计方法，对向量分数单整模型的参数进行估计和检验。我们还采用序列相关性和偏相关性等方法，对模型的协同持续性进行评估。研究成果：目前为止，我们已经完成了参数估计和检验的初步研究，并得到了一系列可靠的参数估计值和检验结果。此外，我们还对模型的协同持续性进行了初步评估，并得到了一些有价值的结果。虽然还有许多工作需要进一步完善和拓展，但这些中期研究成果为我们后续的研究提供了重要支持和推动。总结：在研究向量分数单整模型协同持续性的参数估计和检验方法时，我们采用了最小二乘法和广义矩估计方法，对模型的参数进行了估计和检验，并对模型的协同持续性进行了初步评估。这些中期研究成果为我们后续工作的展开提供了有力支持和参考。