ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robuuste ARIMA-model

Robuuste ARIMA breidt het klassieke ARIMA-kader uit om de invloed van uitschieters en structurele breuken tijdens de schatting te detecteren en te corrigeren. Door afwijkende waarnemingen gezamenlijk te identificeren en modelparameters opnieuw te schatten, produceert het coëfficiëntschattingen en voorspellingen die veel minder vervormd zijn door geïsoleerde schokken of datafouten dan standaard ARIMA.

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. Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478250
  2. Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. DOI: 10.2307/2290724

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-arima-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 ARIMA model (Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-arima-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026