ScholarGate
Assistent
Regression model

Model d'ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)

ARIMA és un model univariant de predicció de sèries temporals que combina components autorregressius, integrats (diferenciació) i de mitjana mòbil per predir una única sèrie contínua a partir del seu propi passat. És la peça central de la metodologia Box-Jenkins exposada a Time Series Analysis (5a ed., 2015) de Box, Jenkins, Reinsel & Ljung.

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.

Model d'ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
Suavització simple i dob…Autoregressiu Condiciona…Regressió per Mínims Qua…ARIMA estacional (SARIMA)Model d'Autoregressió Ve…Prova de la unitat-arrel…AutoformerSèrie Temporal Estructur…Prova LM de Breusch-Godf…Prova de cointegració (J…

+39 more

Fonts

  1. 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

Com citar aquesta pàgina

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

Compare side by side →

Citat per

Prova de la unitat-arrel (ADF) augmentada de Dickey-FullerAutoformerSèrie Temporal Estructural BayesianaProva LM de Breusch-Godfrey per a la correlació sèrieProva de cointegració (Johansen / Engle-Granger)Valor en Risc Condicional (Expected Shortfall)Previsió Conformal per a la Predicció de Sèries TemporalsMètode de Croston per a Demanda IntermitentDCC-GARCH (Correlació Condicional Dinàmica)DeepARDLinear: Model Lineal de Descomposició per a la Predicció de Sèries TemporalsExponential GARCH (EGARCH)ETS: Error, Tendència, Suavització Exponencial EstacionalSuavització simple i doble exponencial (SES / Holt)Teoria del Valor Extrem (EVT)Autoregressiu Condicional Heteroscedàstic Generalitzat (GARCH)Model GARCH (Previsió de la Volatilitat)GJR-GARCH (GARCH asimètric)Model de Predicció Gris GM(1,1)Suavització exponencial triple de Holt-WintersInformerTest de Cointegració de Johansen i Model de Correcció d'Errors VectorialKalman FilterTest de Estacionariedad KPSSLee-Carter ModelTest Q de Ljung-Box per a l'autocorrelacióModels de memòria llarga (ARFIMA, FIGARCH)Model de commutació de règims de Markov (MS-AR / MS-VAR)Optimització de cartera mitjana-variància (Markowitz)Regressió MIDAS: Predicció amb Freqüències Mixtes de DadesN-BEATSN-HiTSPatchTSTProva d'arrel unitari de Phillips-Perron (PP)Volatilitat realitzada i el model HARSARIMAXModel d'espai d'estats (Filtre de Kalman)Descomposició STL: Descomposició Estacional-Tendència utilitzant LoessModel de Sèries Temporals Estructurals (Model Estructural Bàsic)TBATSTemporal Fusion TransformerEl Mètode ThetaValidació creuada de sèries temporals (finestra mòbil/expansiva)Valor en Risc (VaR)Model d'Autoregressió Vectorial (VAR)Model de Correcció d'Errors Vectorial (VECM)Ajustament Estacional X-13ARIMA-SEATS

Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →

ScholarGate — ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Model). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/arima · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026