Regression modelEconometrics / time series

Model SARIMA — Sezonowy Autoregresyjny Zintegrowany Model Średniej Ruchomej

SARIMA rozszerza ARIMA o sezonowe operatory autoregresyjne i średniej ruchomej w celu uchwycenia powtarzających się wzorców w stałych odstępach czasu — takich jak miesięczne, kwartalne lub roczne cykle. Oznaczany jako SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, jest standardowym narzędziem do prognozowania sezonowych szeregów czasowych dla jednej zmiennej w ekonometrii, ekonomii i statystyce oficjalnej.

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.

+5 more

Źródła

  1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744
  2. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/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

Cytowana przez

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