Regression modelEconometrics / time series

রোবাস্ট SARIMA মডেল

Robust SARIMA ক্লাসিক্যাল Seasonal ARIMA ফ্রেমওয়ার্ককে প্রসারিত করে স্ট্যান্ডার্ড least-squares criterion-এর পরিবর্তে একটি robust loss function — যেমন একটি M-estimator — ব্যবহার করে, যাতে seasonal time series-এর outliers এবং heavy-tailed innovations প্যারামিটার অনুমান বা পূর্বাভাসকে বিকৃত করতে না পারে।

EconMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/econometrics/robust-sarima-model · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026