Modèle SARIMA non linéaire
Le modèle SARIMA non linéaire étend le cadre classique SARIMA saisonnier en remplaçant la fonction de moyenne conditionnelle linéaire par une spécification non linéaire — telle que la commutation de seuil ou la transition douce — tout en conservant le processus de différenciation saisonnier et la structure des retards. Il est utilisé lorsque les séries chronologiques saisonnières présentent une dynamique dépendante du régime, un ajustement asymétrique ou d'autres motifs non linéaires qu'un modèle linéaire ne peut pas capturer.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/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.
- Modèle ARIMA (Modèle Autorégressif Intégré à Moyenne Mobile)Économétrie↔ compare
- Modèle GARCH (Prévision de la volatilité)Économétrie↔ compare
- Modèle SARIMAÉconométrie↔ compare
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →