ARIMA modelis (autoregresīvais integrētais slīdošais vidējais)
ARIMA(p,d,q) modelis ir standarta darba rīks vienfāzes laika rindu prognozēšanai. Tas apvieno autoregresīvos locekļus (iepriekšējās vērtības), diferencēšanu stacionaritātes iegūšanai un slīdošā vidējā locekļus (iepriekšējos šokus) vienotā lineārā ietvarā. To izstrādāja Box un Jenkins (1970), un tas joprojām ir viens no visplašāk pielietotajiem modeļiem ekonometrijā un lietišķajā statistikā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+33 more
Avoti
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/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.
- ARMA modelis (Autoregresīvs vidējais aritmētiskais)Ekonometrija↔ compare
- Paplašinātais Dikija-Fullera (ADF) vienības saknes testsEkonometrija↔ compare
- Autoregresīvs modelis (AR)Ekonometrija↔ compare
- Modelis ar slīdošo vidējo (MA)Ekonometrija↔ compare
- SARIMA modelisEkonometrija↔ compare
- Vektora autoregresija (VAR)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →