ScholarGate
עוזר
Regression modelEconometrics / time series

מודל ARIMA לא-לינארי

מודל ARIMA לא-לינארי מרחיב את מסגרת ה-ARIMA הקלאסית של Box-Jenkins בכך שהוא מאפשר לממוצע המותנה של סדרת עתית להיות תלוי בערכים קודמים ובשגיאות קודמות באמצעות פונקציה לא-לינארית. הוא כולל משפחות כגון AR סף (TAR/SETAR), AR מעבר חלק (STAR/LSTAR/ESTAR), ומודלים עם החלפת מרקוב, הלוכדים דינמיקות א-סימטריות, שינויי משטר, וא-סימטריות של מחזור עסקי אשר ARIMA לינארי אינו יכול לייצג.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-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.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear ARIMA model (Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-arima-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026