ScholarGate
المساعد

قارن الطرق

راجع الطرق التي اخترتها جنبًا إلى جنب؛ الصفوف المختلفة مميَّزة.

نموذج ARIMA (الانحدار الذاتي المتكامل للمتوسط المتحرك)×نماذج الكوبولا (غاوسية، t، كلايتون، غومبل، فرانك)×
المجالالاقتصاد القياسيالتمويل
العائلةRegression modelRegression model
سنة النشأة20151959
صاحب الطريقةBox & Jenkins (Box-Jenkins methodology)Sklar (1959); dependence-concept treatment by Joe (1997)
النوعUnivariate time-series modelDependence model
المصدر التأسيسيBox, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021Sklar, A. (1959). Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l'Institut Statistique de l'Université de Paris, 8, 229-231. link ↗
الأسماء البديلةBox-Jenkins model, ARIMA(p,d,q), ARIMA Modelicopulas, dependence copulas, vine copulas, Kopula Modelleri (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)
ذات صلة55
الملخصARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series from its own past. It is the centrepiece of the Box-Jenkins methodology set out in Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5th ed., 2015).Copula models are a family of functions that describe the dependence structure between variables separately from their individual (marginal) distributions. The foundation is Sklar's theorem (1959), which shows that any multivariate distribution can be split into its marginals plus a copula; Joe (1997) developed the modern catalogue of dependence concepts. They are central to portfolio risk and credit modelling.
ScholarGateمجموعة البيانات
  1. v1
  2. 1 المصادر
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 المصادر
  3. PUBLISHED

انتقل إلى البحث تنزيل الشرائح

ScholarGateقارن الطرق: ARIMA · Copula Models. استُرجع بتاريخ 2026-06-19 من https://scholargate.app/ar/compare