ARIMA et lissage

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Modèle ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)ARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series fro Modèle ARIMA (Modèle Autorégressif Intégré à Moyenne Mobile)The ARIMA(p,d,q) model is the standard workhorse for univariate time series forecasting. It combines autoregressive terms (past values), differencing to induce stationarity, and mo Modèle ARMA (Autoregressive Moving Average)The ARMA(p,q) model describes a stationary time series as a combination of two components: an autoregressive part that regresses the current value on its own past p values, and a m ETS ModelETS is a comprehensive exponential smoothing framework that automatically selects additive or multiplicative combinations of the error (E), trend (T) and seasonal (S) components of ETSformerETSformer is a deep learning architecture for time-series forecasting introduced by Woo et al. in 2022. It integrates classical exponential smoothing principles directly into the T Lissage exponentiel simple et double (SES / Holt)Exponential smoothing is a family of basic time-series forecasting models in which each new observation updates a smoothed estimate by a weighting parameter. Simple exponential smo

Parcours de lecture

Les méthodes fondamentales les plus citées de ce thème, dans l'ordre de leur développement — un point de départ si vous débutez ici.

Lissage exponentiel simple et double (SES / Holt)1957par Robert G. Brown (SES); Charles C. Holt (linear trend)
Lissage exponentiel triple de Holt-Winters1960par Charles C. Holt and Peter R. Winters
Modèle ARIMA (Modèle Autorégressif Intégré à Moyenne Mobile)1970par George Box and Gwilym Jenkins
Modèle ARMA (Autoregressive Moving Average)1970par George E. P. Box and Gwilym M. Jenkins
Modèle Moyenne Mobile (MM)1970par Box and Jenkins
Modèle SARIMA1970 (first edition); 1976 (revised)par Box, Jenkins, and Reinsel
ETS Model2008par Hyndman, Koehler, Ord & Snyder (state space framework)
Modèle ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)2015par Box & Jenkins (Box-Jenkins methodology)

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Toutes les méthodes 31

Modèle ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Modèle ARIMA (Modèle Autorégressif Intégré à Moyenne Mobile)Modèle ARMA (Autoregressive Moving Average)ETS Model ETSformer Lissage exponentiel simple et double (SES / Holt)Modèle ARIMA de Fourier Modèle ARMA de Fourier Modèle SARIMA de Fourier Lissage exponentiel triple de Holt-Winters Modèle Moyenne Mobile (MM)Analyse de puissance pour les modèles multiniveaux et à effets mixtes Modèle ARIMA non linéaire Modèle ARMA non linéaire (NARMA)Modèle SARIMA non linéaire Modèle ARIMA de panel Modèle ARMA de Panel Modèle SARIMA de Panel Modèle ARIMA Robuste Modèle ARMA Robuste Modèle SARIMA Robuste Analyse robuste de séries chronologiques SARIMA (Seasonal ARIMA)Modèle SARIMA SARIMAX Modèle ARIMA avec rupture structurelle Modèle SARIMA avec Rupture Structurelle Modèle ARIMA à Paramètres Variables dans le Temps (TVP-ARIMA)Modèle ARMA à paramètres variant dans le temps (TVP-ARMA)Modèle SARIMA à paramètres variant dans le temps (TVP-SARIMA)Ajustement Saisonnier X-13ARIMA-SEATS

Plus dans Séries temporelles et prévision

Prévision et évaluation 123 Racine unitaire et cointégration 69 Modèles économétriques 61 Économétrie financière 52 Modèles de volatilité 47 Séries temporelles multivariées 42