Modelo ARIMA de Parâmetros Variantes no Tempo (TVP-ARIMA)
O modelo ARIMA de parâmetros variantes no tempo (TVP-ARIMA) estende o framework clássico de ARIMA ao permitir que seus coeficientes autorregressivos e de média móvel evoluam ao longo do tempo, em vez de permanecerem fixos. Formulada em forma de espaço de estados e estimada via filtro de Kalman, destina-se a séries temporais econômicas e financeiras cuja estrutura dinâmica muda em resposta a quebras estruturais, mudanças de política ou transições de regime.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Mapa de métodos
A vizinhança de métodos relacionados — selecione um nó para explorar.
Fontes
- Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521405737
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the Presence of Stochastic Parameter Variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/econometrics/time-varying-parameter-arima-model
Qual método?
Coloque este método ao lado dos seus pares mais próximos e leia-os lado a lado — a biblioteca dispõe os livros sobre a mesa; a escolha é sua.
- Modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Econometria↔ comparar
- Filtro de KalmanBayesiano↔ comparar
- Modelo de Espaço de Estados (Filtro de Kalman)Econometria↔ comparar
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →