Regression modelEconometrics / time series

Model ARIMA Neliniar

Modelul ARIMA neliniar extinde cadrul clasic Box-Jenkins ARIMA, permițând mediei condiționate a unei serii de timp să depindă de valorile anterioare și de erorile trecute printr-o funcție neliniară. Acesta cuprinde familii precum AR prag (TAR/SETAR), AR tranziție lină (STAR/LSTAR/ESTAR) și modele cu comutare Markov, captând dinamici asimetrice, schimbări de regim și asimetrii ale ciclului economic pe care ARIMA liniar nu le poate reprezenta.

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Surse

  1. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-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.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear ARIMA model (Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-arima-model · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026