Regression modelEconometrics / time series

ARMA modelis (Autoregresīvs vidējais aritmētiskais)

ARMA(p,q) modelis apraksta stacionāru laika sēriju kā divu komponentu kombināciju: autoregresīvu daļu, kas regresē pašreizējo vērtību pēc tās p iepriekšējām vērtībām, un vidējā aritmētiskā daļu, kas ņem vērā q iepriekšējos kļūdu termiņus. Tas ir pamata ietvars Box-Jenkins metodoloģijai vienvariantu laika sēriju modelēšanai un īstermiņa prognozēšanai.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

+10 more

Avoti

  1. Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link
  2. Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387953519

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/arma-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

Uz to atsaucas

ScholarGateARMA model (Autoregressive Moving Average Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/arma-model · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026