Regression modelEconometrics / time series
מודל ARIMA רובסטי
מודל ARIMA רובסטי מרחיב את מסגרת ה-ARIMA הקלאסית לזיהוי ותיקון השפעתם של חריגים (outliers) ושינויים מבניים במהלך האמידה. על ידי זיהוי משותף של תצפיות חריגות ואמידה מחדש של פרמטרי המודל, הוא מפיק אומדני מקדמים ותחזיות שהם הרבה פחות מעוותים על ידי זעזועים מבודדים או שגיאות נתונים מאשר ARIMA סטנדרטי.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478250 ↗
- Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. DOI: 10.2307/2290724 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/robust-arima-model
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- מודל ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)אקונומטריקה↔ השוואה
- רגרסיית קוונטיליםאקונומטריקה↔ השוואה
- מודל SARIMAאקונומטריקה↔ השוואה
- מודל מרחב מצב (מסנן קלמן)אקונומטריקה↔ השוואה