Regression modelEconometrics / time series

Robusni ARIMA model

Robusni ARIMA proširuje klasični ARIMA okvir za otkrivanje i ispravljanje utjecaja odstupajućih vrijednosti (outliers) i strukturnih promjena tijekom procjene. Zajedničkim identificiranjem anomalnih opažanja i ponovnom procjenom parametara modela, proizvodi procjene koeficijenata i prognoze koje su znatno manje iskrivljene izoliranim šokovima ili pogreškama u podacima nego standardni ARIMA.

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. 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
  2. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/econometrics/robust-arima-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 ARIMA model (Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/robust-arima-model · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026