Model ARIMA (Autoregresyjny Zintegrowany Model Średniej Ruchomej)
Model ARIMA(p,d,q) jest standardowym narzędziem do prognozowania jednowymiarowych szeregów czasowych. Łączy on składniki autoregresyjne (wartości przeszłe), różnicowanie w celu uzyskania stacjonarności oraz składniki średniej ruchomej (przeszłe błędy) w zunifikowanej ramie liniowej. Opracowany przez Boxa i Jenkinsa (1970), pozostaje jednym z najszerzej stosowanych modeli w ekonometrii i statystyce stosowanej.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+33 more
Źródła
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/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.
- Model ARMA (Autoregresyjny Model Średniej Ruchomej)Ekonometria↔ compare
- Rozszerzony test pierwiastka jednostkowego Dickeya-Fullera (ADF)Ekonometria↔ compare
- Model Autoregresywny (AR)Ekonometria↔ compare
- Model średniej ruchomej (MA)Ekonometria↔ compare
- Model SARIMAEkonometria↔ compare
- Autoregresja Wektorowa (VAR)Ekonometria↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →