Regression modelEconometrics / time series

मजबूत ARMA मॉडल

Robust ARMA मॉडल क्लासिकल ऑटोरिग्रेसिव मूविंग एवरेज (Autoregressive Moving Average) फ्रेमवर्क का विस्तार करता है, जिसमें संवेदनशील न्यूनतम-वर्ग हानि (least-squares loss) को आउटलायर-प्रतिरोधी अनुमान विधियों — आमतौर पर एम-एस्टिमेटर्स (M-estimators) या माध्यिका-आधारित दृष्टिकोणों — से बदला जाता है। यह गुणांक अनुमानों (coefficient estimates) और पूर्वानुमानों को आर्थिक और वित्तीय समय श्रृंखलाओं में सामान्य योगात्मक आउटलायर्स (additive outliers), स्तर शिफ्ट (level shifts), या नवोन्मेषी आउटलायर्स (innovational outliers) द्वारा विकृत होने से बचाता है।

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स्रोत

  1. Franses, P. H., & Ghijsels, H. (1999). Additive outliers, GARCH and forecasting volatility. International Journal of Forecasting, 15(1), 1-9. link
  2. Martin, R. D., & Yohai, V. J. (1986). Influence functionals for time series. The Annals of Statistics, 14(3), 781-818. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-arma-model

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इनमें संदर्भित

ScholarGateRobust ARMA Model (Robust Autoregressive Moving Average Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-arma-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026