Nonlinear ARIMA model
The Nonlinear ARIMA model extends the classical Box-Jenkins ARIMA framework by allowing the conditional mean of a time series to depend on past values and past errors through a nonlinear function. It encompasses families such as Threshold AR (TAR/SETAR), Smooth Transition AR (STAR/LSTAR/ESTAR), and Markov-switching models, capturing asymmetric dynamics, regime changes, and business-cycle asymmetries that linear ARIMA cannot represent.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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. · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.