ScholarGate
Asisten
Regression model

Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)

ARIMA adalah model peramalan deret waktu univariat yang menggabungkan komponen autoregresif, terintegrasi (differencing), dan rata-rata bergerak untuk memprediksi satu deret kontinu dari masa lalunya. Ini adalah pusat dari metodologi Box-Jenkins yang diuraikan dalam Time Series Analysis (edisi ke-5, 2015) oleh Box, Jenkins, Reinsel & Ljung.

Terapkan dengan EconMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
Penghalusan Eksponensial…Generalised Autoregressi…Regresi Kuadrat Terkecil…SARIMA (Seasonal ARIMA)Model Autoregresi Vektor…Uji Akar Satuan Augmente…Autoformer: Transformer…Rangkaian Deret Waktu St…Uji LM Breusch-Godfrey u…Uji Kointegrasi (Johanse…

+39 more

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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 →

Dirujuk oleh

Uji Akar Satuan Augmented Dickey-Fuller (ADF)Autoformer: Transformer Dekomposisi untuk Peramalan Deret Waktu Jangka PanjangRangkaian Deret Waktu Struktural BayesianUji LM Breusch-Godfrey untuk Korelasi SerialUji Kointegrasi (Johansen / Engle-Granger)Conditional Value-at-Risk (Expected Shortfall)Prediksi Konformasi untuk Peramalan Deret WaktuMetode Croston untuk Permintaan IntermitenDCC-GARCH (Korelasi Kondisional Dinamis)DeepARDLinear: Model Linear Dekomposisi untuk Peramalan Deret WaktuExponential GARCH (EGARCH)ETS: Perataan Eksponensial Kesalahan, Tren, MusimanPenghalusan Eksponensial Sederhana dan Ganda (SES / Holt)Teori Nilai Ekstrem (EVT)Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)Model GARCH (Peramalan Volatilitas)GJR-GARCH (GARCH Asimetris)Model Peramalan Abu-abu GM(1,1)Penghalusan Eksponensial Tiga Kali Lipat Holt-WintersInformerUji Kointegrasi Johansen dan Model Koreksi Kesalahan VektorFilter KalmanUji Stasioneritas KPSSModel Lee-CarterUji Q Ljung-Box untuk AutokorelasiModel Memori Jangka Panjang (ARFIMA, FIGARCH)Model Peralihan Rezim Markov (MS-AR / MS-VAR)Optimasi Portofolio Rata-rata-Varians (Markowitz)Regresi MIDAS: Peramalan Lintas Frekuensi Data CampuranN-BEATSN-HiTSPatchTSTUji Akar-Unit Phillips-Perron (PP)Volatilitas Terealisasi dan Model HARSARIMAXModel Ruang Keadaan (Kalman Filter)Dekomposisi STL: Dekomposisi Tren-Musiman menggunakan LoessModel Deret Waktu Struktural (Model Struktural Dasar)TBATSTemporal Fusion TransformerMetode ThetaValidasi silang deret waktu (Jendela Bergulir/Meluas)Value at Risk (VaR)Model Autoregresi Vektor (VAR)Model Koreksi Galat Vektor (VECM)Penyesuaian Musiman X-13ARIMA-SEATS

Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →

ScholarGate — ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Model). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/econometrics/arima · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026