Regression modelEconometrics / time series
時変パラメータARIMAモデル（TVP-ARIMA）
時変パラメータARIMAモデルは、自己回帰係数と移動平均係数が固定されるのではなく時間とともに変化することを許容することで、古典的なARIMAフレームワークを拡張するものである。状態空間形式で表現され、カルマンフィルタを介して推定されるこのモデルは、構造的ブレーク、政策変更、またはレジーム遷移に応答して動的構造が変化する経済および金融時系列のために設計されている。
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。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
出典
- Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521405737
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the Presence of Stochastic Parameter Variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/time-varying-parameter-arima-model
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
並べて比較する →