Nichtlineares SARIMA-Modell
Das nichtlineare SARIMA-Modell erweitert den klassischen saisonalen ARIMA-Rahmen, indem die lineare bedingte Mittelwertfunktion durch eine nichtlineare Spezifikation – wie Schwellenwertwechsel oder sanften Übergang – ersetzt wird, während die saisonale Differenzierung und Lag-Struktur beibehalten werden. Es wird verwendet, wenn saisonale Zeitreihen regimeabhängige Dynamiken, asymmetrische Anpassungen oder andere nichtlineare Muster aufweisen, die ein lineares Modell nicht erfassen kann.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Tong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0198523000
- Franses, P. H., & van Dijk, D. (2000). Non-linear Time Series Models in Empirical Finance. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521779654
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/nonlinear-sarima-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-Modell (Autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell)Ökonometrie↔ compare
- GARCH-Modell (Volatilitätsvorhersage)Ökonometrie↔ compare
- SARIMA-ModellÖkonometrie↔ compare
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →