ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Ikke-lineær ARIMA-modell

Den ikke-lineære ARIMA-modellen utvider det klassiske Box-Jenkins ARIMA-rammeverket ved å la den betingede gjennomsnittsverdien til en tidsserie avhenge av tidligere verdier og tidligere feil gjennom en ikke-lineær funksjon. Den omfatter familier som Threshold AR (TAR/SETAR), Smooth Transition AR (STAR/LSTAR/ESTAR), og Markov-switching-modeller, og fanger opp asymmetriske dynamikker, regimeendringer og konjunktursvingningsasymmetrier som lineær ARIMA ikke kan representere.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  1. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/nonlinear-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
ScholarGateNonlinear ARIMA model (Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/nonlinear-arima-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026