Regression modelEconometrics / time series

SARIMA modelis — Sezonāls Autoregresīvs Integrēts Kustīgo Vidējo

SARIMA paplašina ARIMA, pievienojot sezonālos autoregresīvos un kustīgo vidējo operatorus, lai uztvertu atkārtojošos modeļus noteiktos intervālos — piemēram, ikmēneša, ceturkšņa vai gada ciklus. Apzīmēts kā SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, tas ir standarta darba zirgs vienvirziena sezonālo laika sēriju prognozēšanai ekonometrijā, ekonomikā un oficiālajā statistikā.

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.

+5 more

Avoti

  1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744
  2. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

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