Robust ARIMA-model
Robust ARIMA udvider det klassiske ARIMA-rammeværk til at detektere og korrigere indflydelsen af outliers og strukturelle brud under estimering. Ved at identificere anomale observationer og re-estimere modelparametre producerer den koefficientestimater og prognoser, der er langt mindre forvrængede af isolerede chok eller datafejl end standard ARIMA.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- ARIMA-modellen (Autoregressive Integrated Moving Average)Økonometri↔ compare
- KvantilregressionØkonometri↔ compare
- SARIMA-modelØkonometri↔ compare
- Model for tilstandsrum (Kalmanfilter)Økonometri↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →