ScholarGate
Asistent
Regression model

Model ARIMA (Autoregresivni integrirani pokretni prosjek)

ARIMA je univarijatni model prognoziranja vremenskih nizova koji kombinira autoregresivne, integrirane (diferenciranje) i pokretne prosječne komponente za predviđanje jednog kontinuiranog niza iz njegove vlastite prošlosti. Središnji je dio Box-Jenkins metodologije izložene u djelu Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5. izd., 2015).

Primijenite uz EconMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Model ARIMA (Autoregresivni integrirani pokretni prosjek)
Jednostavno i dvostruko…Generalizirani autoregre…Regresija običnih najman…Sezonski ARIMA (SARIMA)Model Vektorske Autoregr…Test augmentirane Dickey…AutoformerBayesian Structural Time…Breusch-Godfrey LM Test…Kointegracijski test (Jo…

+39 more

Izvori

  1. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/econometrics/arima

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 →

Citirana u

Test augmentirane Dickey-Fuller (ADF) za jedinice korijenaAutoformerBayesian Structural Time SeriesBreusch-Godfrey LM Test za serijsku korelacijuKointegracijski test (Johansen / Engle-Granger)Uvjetni vrijednosni rizik (očekivani manjak)Konformalno predviđanje za prognoziranje vremenskih nizovaCrostonova metoda za povremenu potražnjuDCC-GARCH (dinamička uvjetna korelacija)DeepARDLinear: Dekompozicijski linearni model za prognoziranje vremenskih serijaEGARCH (Exponential GARCH)ETS: Eksponencijalno izglađivanje pogreške, trenda i sezonskostiJednostavno i dvostruko eksponencijalno izglađivanje (SES / Holt)Teorija ekstremnih vrijednosti (EVT)Generalizirani autoregresivni uvjetni heteroskedasticitet (GARCH)Model GARCH (Prognoziranje volatilnosti)GJR-GARCH (Asimetrični GARCH)GM(1,1) model za sivo predviđanjeTroslojko eksponencijalno izglađivanje Holt-WintersInformerJohansenov test kointegracije i model vektorske korekcije pogrešakaKalmanov filtarKPSS-ov test stacionarnostiLee-Carterov modelLjung-Box Q test za autokorelacijeModeli dugog pamćenja (ARFIMA, FIGARCH)Markovljev model promjene režima (MS-AR / MS-VAR)Optimizacija portfelja metodom srednje vrijednosti i varijance (Markowitz)Regresija MIDAS: Predviđanje na temelju mješovitih učestalosti podatakaN-BEATSN-HiTSPatchTSTTest Phillips-Perron (PP)Ostvarena volatilnost i HAR-ov modelSARIMAXModel prostora stanja (Kalmanov filtar)STL dekompozicija: sezonska-trendna dekompozicija pomoću Loess-aStrukturni model vremenskih nizova (Osnovni strukturni model)TBATSTemporal Fusion TransformerTheta metodaUnakrsna provjera vremenskih nizova (pokretni/proširujući prozor)Vrijednost na rizik (VaR)Model Vektorske Autoregresije (VAR)Model vektorske korekcije pogrešaka (VECM)Sezonsko prilagođavanje X-13ARIMA-SEATS

Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →

ScholarGate — ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Model). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/arima · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026