Nelineární model ARIMA
Nelineární model ARIMA rozšiřuje klasický rámec ARIMA Boxe-Jenkinse tím, že umožňuje podmíněnému průměru časové řady záviset na minulých hodnotách a minulých chybách prostřednictvím nelineární funkce. Zahrnuje rodiny jako prahové AR (TAR/SETAR), hladké přechodové AR (STAR/LSTAR/ESTAR) a modely s Markovovým přepínáním, které zachycují asymetrické dynamiky, změny režimů a asymetrie hospodářského cyklu, které lineární ARIMA nemůže reprezentovat.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
- Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrie↔ compare
- Model GARCH (Predikce volatility)Ekonometrie↔ compare
- Model vektorové autoregrese (VAR)Ekonometrie↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →