ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Modelul ARIMA cu Parametri Variabili în Timp (TVP-ARIMA)

Modelul ARIMA cu parametri variabili în timp extinde cadrul clasic ARIMA permițând coeficienților săi autoregresivi și de medie mobilă să evolueze în timp, în loc să rămână ficși. Construit sub formă de spațiu de stare și estimat prin filtrul Kalman, este conceput pentru seriile de timp economice și financiare a căror structură dinamică se modifică ca răspuns la rupturi structurale, schimbări de politică sau tranziții de regim.

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDescarcă prezentarea

Citește metoda completă

Doar pentru membri

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

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

Surse

  1. Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521405737
  2. Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the Presence of Stochastic Parameter Variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/time-varying-parameter-arima-model

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGateTime-varying parameter ARIMA model (Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/time-varying-parameter-arima-model · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026