Regression modelEconometrics / time series

Robustni autoregresivni model

Robusni AR model prilagođava autoregresivnu vremensku specifikaciju koristeći metode procjene — tipično M-estime ili estimate s ograničenim utjecajem — koje odolijevaju izobličenju od odstupajućih vrijednosti i distribucija grešaka s teškim repovima. Za razliku od AR procjene temeljene na OLS-u, robusne varijante umanjuju težinu ekstremnih opažanja tako da mali broj kontaminiranih podataka ne može dominirati prilagođenom dinamikom.

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.

Izvori

  1. Martin, R. D., & Yohai, V. J. (1986). Influence functionals for time series. Annals of Statistics, 14(3), 781–818. DOI: 10.1214/aos/1176350027
  2. Francq, C., & Zakoian, J.-M. (2010). GARCH Models: Structure, Statistical Inference and Financial Applications. Wiley. ISBN: 978-0470683910

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/econometrics/robust-ar-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

Citirana u

ScholarGateRobust AR model (Robust Autoregressive Model). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/robust-ar-model · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026