ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Model ARIMA Robust

ARIMA Robust extinde cadrul clasic ARIMA pentru a detecta și corecta influența valorilor aberante (outliers) și a rupturilor structurale în timpul estimării. Prin identificarea simultană a observațiilor anormale și reestimarea parametrilor modelului, acesta produce estimări ale coeficienților și prognoze mult mai puțin distorsionate de șocuri izolate sau erori de date decât ARIMA standard.

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. 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
  2. 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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateRobust ARIMA model (Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/robust-arima-model · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026