Regression modelEconometrics / time series

강건 ARIMA 모형

강건 ARIMA는 추정 중에 이상치와 구조적 단절의 영향을 탐지하고 수정하기 위해 고전적인 ARIMA 프레임워크를 확장합니다. 이상 관측치를 공동으로 식별하고 모형 매개변수를 재추정함으로써, 표준 ARIMA보다 고립된 충격이나 데이터 오류에 의해 훨씬 덜 왜곡된 계수 추정치와 예측치를 생성합니다.

EconMind(으)로 적용하기곧 제공동영상곧 제공Download slides

방법 전문 읽기

회원 전용

무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.

로그인

Method map

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

출처

  1. Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478250
  2. Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. DOI: 10.2307/2290724

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/robust-arima-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.

Compare side by side

이 방법을 참조하는 항목

ScholarGateRobust ARIMA model (Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/econometrics/robust-arima-model · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026