Regression modelEconometrics / time series

Model časově proměnných parametrů ARIMA (TVP-ARIMA)

Model časově proměnných parametrů ARIMA rozšiřuje klasický rámec ARIMA tím, že umožňuje jeho autoregresním a klouzavým průměrům vyvíjet se v čase, namísto aby zůstaly fixní. Je formulován ve stavovém prostoru a odhadován pomocí Kalmanova filtru, přičemž je určen pro ekonomické a finanční časové řady, jejichž dynamická struktura se mění v reakci na strukturální zlomy, změny politiky nebo přechody režimů.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521405737
  2. Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the Presence of Stochastic Parameter Variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/time-varying-parameter-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

Odkazuje sem

ScholarGateTime-varying parameter ARIMA model (Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/time-varying-parameter-arima-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026