Regression modelEconometrics / time series

Model nieliniowy SARIMA

Model nieliniowy SARIMA stanowi rozszerzenie klasycznych ram modelu SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) poprzez zastąpienie liniowej warunkowej funkcji średniej nieliniową specyfikacją — taką jak przełączanie progowe (threshold switching) lub płynne przejście (smooth transition) — przy zachowaniu sezonowego różnicowania i struktury opóźnień. Stosuje się go, gdy sezonowe szeregi czasowe wykazują dynamikę zależną od reżimu, asymetryczną korektę lub inne nieliniowe wzorce, których nie można uchwycić za pomocą modelu liniowego.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. Tong, H. (1990). Non-linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 978-0198523000
  2. Franses, P. H., & van Dijk, D. (2000). Non-linear Time Series Models in Empirical Finance. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521779654

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-sarima-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 SARIMA Model (Nonlinear Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-sarima-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026