Model Robust ARIMA
Robust ARIMA rozszerza klasyczne ramy ARIMA o wykrywanie i korygowanie wpływu wartości odstających oraz przełomów strukturalnych podczas estymacji. Poprzez jednoczesne identyfikowanie anomalnych obserwacji i reestymację parametrów modelu, generuje oszacowania współczynników i prognozy, które są znacznie mniej zniekształcone przez izolowane wstrząsy lub błędy danych niż standardowe ARIMA.
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
- Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478250 ↗
- Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. DOI: 10.2307/2290724 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/robust-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
- Regresja kwantylowaEkonometria↔ compare
- Model SARIMAEkonometria↔ compare
- Model przestrzeni stanów (filtr Kalmana)Ekonometria↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →