Модел ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
ARIMA е унивариантен модел за прогнозиране на времеви редове, който комбинира авторегресивни, интегрирани (диференцирани) и плъзгащи се средни компоненти за прогнозиране на единичен непрекъснат ред от собственото му минало. Той е централен елемент на методологията на Box-Jenkins, изложена в книгата на Box, Jenkins, Reinsel & Ljung 'Time Series Analysis' (5-то изд., 2015).
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+39 more
Източници
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/arima
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Просто и двойно експоненциално изглаждане (SES / Holt)Иконометрия↔ compare
- Обобщена авторегресионна условна хетероскедастичност (GARCH)Иконометрия↔ compare
- Метод на най-малките квадрати (МНК)Иконометрия↔ compare
- Сезонен ARIMA (SARIMA)Иконометрия↔ compare
- Модел на векторна авторегресия (VAR)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →