ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robuust Autoregressief Model

Het robuuste AR-model past een autoregressieve tijdsspecificatie aan met behulp van schattingsmethoden — doorgaans M-schatters of schatters met begrensde invloed — die bestand zijn tegen vervorming door uitschieters en foutverdelingen met zware staarten. In tegenstelling tot OLS-gebaseerde AR-schatting, wegen robuuste varianten extreme waarnemingen naar beneden, zodat een klein aantal gecontamineerde datapunten de aangepaste dynamiek niet kan domineren.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  1. Martin, R. D., & Yohai, V. J. (1986). Influence functionals for time series. Annals of Statistics, 14(3), 781–818. DOI: 10.1214/aos/1176350027
  2. Francq, C., & Zakoian, J.-M. (2010). GARCH Models: Structure, Statistical Inference and Financial Applications. Wiley. ISBN: 978-0470683910

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-ar-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

Geciteerd door

ScholarGateRobust AR model (Robust Autoregressive Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-ar-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026