Regression modelEconometrics / time series

Model ARIMA robust

ARIMA robust estén el marc clàssic ARIMA per detectar i corregir la influència de valors atípics i ruptures estructurals durant l'estimació. Identificant conjuntament observacions anòmales i reestimant els paràmetres del model, produeix estimacions de coeficients i prediccions molt menys distorsionades per xocs aïllats o errors de dades que l'ARIMA estàndard.

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. Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478250
  2. Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. DOI: 10.2307/2290724

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/robust-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

Citat per

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