Regression modelEconometrics / time series

Робастен SARIMA модел

Робастният SARIMA разширява класическата рамка на сезонния ARIMA, като заменя стандартния критерий за най-малки квадрати с робастна функция на загуба — като например M-оценка — така че отклоненията и иновациите с тежки опашки в сезонните времеви редове да не могат да изкривят оценките на параметрите или да обезсилят прогнозите.

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. Muler, N., Peña, D., & Yohai, V. J. (2009). Robust estimation for ARMA models. The Annals of Statistics, 37(2), 816–840. DOI: 10.1214/07-AOS570
  2. Franses, P. H., & Ghijsels, H. (1999). Additive outliers, GARCH and forecasting volatility. International Journal of Forecasting, 15(1), 1–9. DOI: 10.1016/S0169-2070(98)00053-3

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/robust-sarima-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
ScholarGateRobust SARIMA model (Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/robust-sarima-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026