Розгляньмо дистрибутивно-лагову модель з кінцевим лагом у k періодів
ВосновімоделіАльмоналежитьприпущення, щокоефіцієнтиβi вмоделіможнавиразитифункціямивідтривалостілагаі, зокрема, Альмонзапропонував, щобикоефіцієнтиβi, виражаличерезполіноми m-гостепенявідтривалотілага:
Розгляньмо схему Альмона для оцінювання параметрів скінченної дистрибутивно-лагової моделі, яку запишемо як:
Припустивши, що для коефіцієнтів βi, виконуються залежності:
Вище записану модель можна сформулювати таким чином:
Зробимо заміни:
Тоді модель Альмона буде виглядати так:
У моделі Альмона результуюча змінна y залежить від штучно створених змінних z, а не від початкових лагових значень факторної змінної х. Оцінки , , та невідомих параметрів а, а0, а1 і та а2 моделі можна отримати за допомогою класичного методу найменших квадратів. При цьому випадкові відхилення εt моделі задовольняють припущенням класичного кореляційно-регресійиого аналізу.
Застосування методу Альмона, на відміну від підходу Койка, має такі переваги:
1. Цей метод забезпечує гнучкий спосіб залучення до дистрибутивно-лагової моделі низки лагових структур, тоді як у моделі Койка коефіцієнти βi, мають спадати в геометричній прогресії .
2. У методі Альмона не потрібно перевіряти, чи серед факторних змінних є залежні, через що уникаємо проблеми мультиколінеарності.
3. Якщо обрано поліном досить низького степеня, кількість коефіцієнтів аi, які оцінюють, буде набагато менша, ніж початкова кількість параметрів βi.