Regression modelEconometrics / time series
ロバストSARIMAモデル
ロバストSARIMAは、季節性のある時系列データにおいて、標準的な最小二乗基準をロバストな損失関数（M推定量の例）に置き換えることで、古典的な季節性ARIMAフレームワークを拡張したものです。これにより、外れ値や裾の重い分布を持つノイズがパラメータ推定値や予測値を歪めることを防ぎます。
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
- Muler, N., Peña, D., & Yohai, V. J. (2009). Robust estimation for ARMA models. The Annals of Statistics, 37(2), 816–840. DOI: 10.1214/07-AOS570 ↗
- Franses, P. H., & Ghijsels, H. (1999). Additive outliers, GARCH and forecasting volatility. International Journal of Forecasting, 15(1), 1–9. DOI: 10.1016/S0169-2070(98)00053-3 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/robust-sarima-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
- 頑健回帰統計学↔ compare
- SARIMAモデル計量経済学↔ compare
- X-13ARIMA-SEATS季節調整計量経済学↔ compare