SARIMAX — Sezonālais ARIMA ar eksogēniem regresoriem
SARIMAX paplašina sezonālo ARIMA (Box-Jenkins) modeli, pievienojot eksogēnus skaidrojošos mainīgos, tādējādi tas var uztvert svētku dienu, ekonomisko rādītāju vai politikas mainīgo ietekmi uz laika rindu. Tas apvieno nesezonālu un sezonālu autoregresīvo un slīdošā vidējā dinamiku ar ārējiem regresoriem un tiek novērtēts ar maksimālo ticamību stāvokļa telpas formā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link ↗
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Seasonal ARIMA with Exogenous Regressors. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/sarimax
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.
- ARIMA (autoregresīvais integrētais slīdošā vidējā) modelisEkonometrija↔ compare
- Bajeziāņu vektorautoregresijas modelis (BVAR)Ekonometrija↔ compare
- Holt-Winters trīskāršā eksponenciālā izlīdzināšanaEkonometrija↔ compare
- Valsts telpas modelis (Kalmana filtrs)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →