Modelo ARIMA Robusto
ARIMA Robusto extiende el marco clásico de ARIMA para detectar y corregir la influencia de valores atípicos y rupturas estructurales durante la estimación. Al identificar conjuntamente observaciones anómalas y reestimar los parámetros del modelo, produce estimaciones de coeficientes y pronósticos que están mucho menos distorsionados por shocks aislados o errores de datos que el ARIMA estándar.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/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.
- Modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Econometría↔ compare
- Regresión CuantílicaEconometría↔ compare
- Modelo SARIMAEconometría↔ compare
- Modelo de espacio de estados (Filtro de Kalman)Econometría↔ compare
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →