Model nieliniowy ARIMA
Model nieliniowy ARIMA rozszerza klasyczne ramy ARIMA Boxa-Jenkinsa, pozwalając, by warunkowa średnia szeregu czasowego zależała od przeszłych wartości i przeszłych błędów za pomocą funkcji nieliniowej. Obejmuje rodziny takie jak progiowy AR (TAR/SETAR), gładko przejściowy AR (STAR/LSTAR/ESTAR) oraz modele przełączania Markowa, wychwytując dynamikę asymetryczną, zmiany reżimu i asymetrie cyklu koniunkturalnego, których liniowy ARIMA nie potrafi odwzorować.
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.
Źródła
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
- Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Model ARIMA (Autoregresyjny Zintegrowany Model Średniej Ruchomej)Ekonometria↔ compare
- Model GARCH (Prognozowanie zmienności)Ekonometria↔ compare
- Model Autoregresji Wektorowej (VAR)Ekonometria↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →