Regression modelEconometrics / time series

Solidny model autoregresyjny

Solidny model AR dopasowuje specyfikację szeregu czasowego autoregresyjnego, wykorzystując metody estymacji – zazwyczaj estymatory M lub estymatory o ograniczonej sile wpływu – które są odporne na zniekształcenia spowodowane przez wartości odstające i rozkłady błędów o grubych ogonach. W przeciwieństwie do estymacji AR opartej na metodzie najmniejszych kwadratów (OLS), warianty solidne obniżają wagę ekstremalnych obserwacji, tak aby niewielka liczba skażonych punktów danych nie zdominowała dopasowanej dynamiki.

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. Martin, R. D., & Yohai, V. J. (1986). Influence functionals for time series. Annals of Statistics, 14(3), 781–818. DOI: 10.1214/aos/1176350027
  2. Francq, C., & Zakoian, J.-M. (2010). GARCH Models: Structure, Statistical Inference and Financial Applications. Wiley. ISBN: 978-0470683910

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/robust-ar-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

Cytowana przez

ScholarGateRobust AR model (Robust Autoregressive Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/robust-ar-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026