ScholarGate
Assistent
Regression model

SARIMAX — sesoonne ARIMA eksogeensete regressioonimudelitega

SARIMAX laiendab sesoonset ARIMA (Box-Jenkinsi) mudelit, lisades eksogeenseid seletavaid muutujaid, et see saaks haarata pühade, majandusnäitajate või poliitikamuutujate mõju aegreale. See ühendab mittesesoonse ja sesoonse autokorrelatsiooni ning libiseva keskmise dünaamika väliste regressioonimudelitega ning seda hinnatakse suurima tõepärasuse meetodil olekuruumi kujul.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link
  2. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 1). Seasonal ARIMA with Exogenous Regressors. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/sarimax

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

Sellele viitavad

ScholarGateSARIMAX (Seasonal ARIMA with Exogenous Regressors). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/sarimax · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026