Regression modelEconometrics / time series

संरचनात्मक विराम SARIMA मॉडल

संरचनात्मक विराम SARIMA मॉडल समय श्रृंखला के स्तर, प्रवृत्ति, या मौसमी पैटर्न में अचानक, स्थायी बदलावों का स्पष्ट रूप से पता लगाकर और उन्हें समायोजित करके शास्त्रीय मौसमी ARIMA ढांचे का विस्तार करता है। पूरे नमूने में एक एकल SARIMA विनिर्देश को लागू करने के बजाय, मॉडल अनुमानित ब्रेकप्वाइंट पर श्रृंखला को विभाजित करता है और प्रत्येक परिणामी खंड के लिए अलग-अलग SARIMA प्रक्रियाएं फिट करता है, जिससे शासन परिवर्तन की उपस्थिति में अधिक सटीक पूर्वानुमान और विश्वसनीय अनुमान प्राप्त होता है।

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स्रोत

  1. Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540
  2. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021

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ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/structural-break-sarima-model

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इनमें संदर्भित

ScholarGateStructural Break SARIMA Model (Structural Break Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/econometrics/structural-break-sarima-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026