Regression modelEconometrics / time series

Robusts SARIMA modelis

Robusts SARIMA paplašina klasisko sezonālo ARIMA sistēmu, aizstājot standarta mazāko kvadrātu kritēriju ar robustu zudumu funkciju — piemēram, M-novērtētāju —, lai sezonālo laika rindas ar izteiktiem novērojumiem un smagām sadalījumiem neatkārotos, neizkropļotu parametru novērtējumus vai nepadarītu prognozes nederīgas.

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.

Avoti

  1. 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
  2. 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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.

Compare side by side
ScholarGateRobust SARIMA model (Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/robust-sarima-model · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026