ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robuust SARIMA-model

Robuust SARIMA breidt het klassieke Seasonal ARIMA-raamwerk uit door het standaard criterium van de kleinste kwadraten te vervangen door een robuuste verliesfunctie — zoals een M-schatter — zodat uitschieters en innovaties met zware staarten in seizoensgebonden tijdreeksen parameterschattingen niet kunnen vertekenen of voorspellingen ongeldig kunnen maken.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDia's downloaden

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

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

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  1. Muler, N., Peña, D., & Yohai, V. J. (2009). Robust estimation for ARMA models. The Annals of Statistics, 37(2), 816–840. DOI: 10.1214/07-AOS570
  2. Franses, P. H., & Ghijsels, H. (1999). Additive outliers, GARCH and forecasting volatility. International Journal of Forecasting, 15(1), 1–9. DOI: 10.1016/S0169-2070(98)00053-3

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-sarima-model

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken
ScholarGateRobust SARIMA model (Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-sarima-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026