Regression modelEconometrics / time series
ロバストARモデル
ロバストARモデルは、外れ値や裾の重い誤差分布による歪みに強い推定手法（典型的にはM推定量や有界影響推定量）を用いて、自己回帰時系列モデルを適合させる。OLSに基づくAR推定とは異なり、ロバスト変種は極端な観測値を下方加重するため、少数の汚染されたデータ点が適合されたダイナミクスを支配できなくなる。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- Martin, R. D., & Yohai, V. J. (1986). Influence functionals for time series. Annals of Statistics, 14(3), 781–818. DOI: 10.1214/aos/1176350027 ↗
- Francq, C., & Zakoian, J.-M. (2010). GARCH Models: Structure, Statistical Inference and Financial Applications. Wiley. ISBN: 978-0470683910
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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.
- 自己回帰和分移動平均モデル (ARIMA Model)計量経済学↔ compare
- ARMAモデル（自己回帰移動平均）計量経済学↔ compare
- 自己回帰モデル（AR）計量経済学↔ compare
- ロバスト一般化最小二乗法 (Robust GLS)計量経済学↔ compare
- 頑健OLS（頑健標準誤差付きOLS）計量経済学↔ compare
- ロバスト誤差修正モデル（Robust VECM）計量経済学↔ compare