Regression modelEconometrics / time series

SARIMA modelis ar strukturālām pārtraukumiem

SARIMA modelis ar strukturālām pārtraukumiem paplašina klasisko SARIMA (sezonālo autoregresīvo integrēto slīdošo vidējo) sistēmu, skaidri nosakot un pielāgojoties pēkšņām, pastāvīgām izmaiņām laika sērijas līmenī, tendencē vai sezonas modelī. Tā vietā, lai visā paraugā piemērotu vienu SARIMA specifikāciju, modelis sadala sēriju noteiktos pārtraukuma punktos un pielāgo atsevišķus SARIMA procesus katram iegūtajam segmentam, nodrošinot precīzākas prognozes un uzticamāku secinājumu izdarīšanu, ja notiek režīma maiņas.

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. Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540
  2. 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 3). Structural Break Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/structural-break-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

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