Regression model

ARFIMA: Model de l'ARMA amb integració fraccionària

ARFIMA és un model de sèries temporals que captura el comportament de memòria llarga mitjançant un paràmetre de diferenciació fraccionària d, que generalitza la diferenciació sencera de l'ARIMA. Va ser introduït per Granger i Joyeux (1980) i formalitzat per Hosking (1981) per descriure sèries les autocorel·lacions de les quals decauen lentament en lloc d'abruptament.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  1. Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15–29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x
  2. Hosking, J. R. M. (1981). Fractional Differencing. Biometrika, 68(1), 165–176. DOI: 10.1093/biomet/68.1.165

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/arfima-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

Citat per

ScholarGateARFIMA Model (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/arfima-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026