Regression modelEconometrics / time series

Нелинеен модел ARIMA

Нелинейният модел ARIMA разширява класическата рамка ARIMA на Box-Jenkins, като позволява условната средна стойност на времеви ред да зависи от минали стойности и минали грешки чрез нелинейна функция. Той обхваща семейства като прагови AR (TAR/SETAR), плавно преходни AR (STAR/LSTAR/ESTAR) и модели с Марковски превключване, улавяйки асиметрични динамики, промени в режима и асиметрии на бизнес цикъла, които линейният ARIMA не може да представи.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-arima-model

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.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear ARIMA model (Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-arima-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026