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Regression modelEconometrics / time series

Modello Autoregressivo Robusto

Il modello AR robusto adatta una specifica di serie temporale autoregressiva utilizzando metodi di stima — tipicamente M-stimatori o stimatori a influenza limitata — che resistono alla distorsione da outlier e distribuzioni di errore a code pesanti. A differenza della stima AR basata su OLS, le varianti robuste ponderano meno le osservazioni estreme in modo che un piccolo numero di punti dati contaminati non possa dominare la dinamica fittata.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateRobust AR model (Robust Autoregressive Model). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/econometrics/robust-ar-model · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026