Model nieliniowej średniej ruchomej (NMA)
Model nieliniowej średniej ruchomej (NMA) rozszerza klasyczny liniowy model MA, pozwalając, aby bieżąca obserwacja zależała od przeszłych innowacji poprzez funkcję nieliniową, a nie prostą sumę ważoną. Jest on stosowany w analizie szeregów czasowych, gdy szoki błędu przenoszą się na wyniki w sposób asymetryczny lub zależny od stanu.
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
- Granger, C. W. J., & Andersen, A. P. (1978). An Introduction to Bilinear Time Series Models. Vandenhoeck and Ruprecht, Gottingen. link ↗
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0198522300
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-ma-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
- Model GARCH (Prognozowanie zmienności)Ekonometria↔ compare
- Model nieliniowej autoregresji (NAR)Ekonometria↔ compare
- Model gładkiego przejścia autoregresyjnego (STAR)Ekonometria↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →