Model Autoregresiv (AR)
Un model autoregresiv de ordin p — AR(p) — exprimă valoarea curentă a unei serii de timp ca o funcție liniară a propriilor sale p valori trecute cele mai recente, plus o eroare de zgomot alb. Este elementul fundamental al familiei de modele de serii de timp Box-Jenkins și este utilizat pe scară largă pentru prognozarea seriilor economice și financiare staționare.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
+2 altele
Surse
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0816211043
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/autoregressive-model
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Model ARIMA (Autoregresiv Integrat Medie Mobilă)Econometrie↔ compară
- Modelul ARMA (Autoregresiv Medie Mobilă)Econometrie↔ compară
- Testul Augmented Dickey-Fuller (ADF) pentru rădăcină unitarăEconometrie↔ compară
- Testul de cauzalitate GrangerEconometrie↔ compară
- Modelul Mediei Mobile (MA)Econometrie↔ compară
- Autoregresia vectorială (VAR)Econometrie↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →