Regression modelEconometrics / time series

Model ARIMA no lineal

El model ARIMA no lineal estén el marc clàssic ARIMA de Box-Jenkins permetent que la mitjana condicional d'una sèrie temporal depengui de valors passats i errors passats mitjançant una funció no lineal. Inclou famílies com ara els models Threshold AR (TAR/SETAR), Smooth Transition AR (STAR/LSTAR/ESTAR) i Markov-switching, capturant dinàmiques asimètriques, canvis de règim i asimetries del cicle econòmic que un ARIMA lineal no pot representar.

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. 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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-arima-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026