Tijdsvariërend Parameter ARIMA Model (TVP-ARIMA)
Het tijdsvariërende parameter ARIMA model breidt het klassieke ARIMA raamwerk uit door toe te staan dat de autoregressieve en moving-average coëfficiënten in de loop van de tijd evolueren in plaats van vast te blijven. Gekadreerd in toestandsruimte vorm en geschat via het Kalman filter, is het ontworpen voor economische en financiële tijdreeksen waarvan de dynamische structuur verschuift als reactie op structurele breuken, beleidswijzigingen of regimeovergangen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521405737
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the Presence of Stochastic Parameter Variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/time-varying-parameter-arima-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.
- ARIMA modelEconometrie↔ vergelijken
- KalmanfilterBayesiaanse statistiek↔ vergelijken
- State Space Model (Kalman Filter)Econometrie↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →