Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)
Модель ARIMA(p,d,q) является стандартным рабочим инструментом для прогнозирования одномерных временных рядов. Она объединяет авторегрессионные члены (прошлые значения), дифференцирование для достижения стационарности и члены скользящей средней (прошлые шоки) в единую линейную структуру. Разработанная Боксом и Дженкинсом (1970), она остается одной из наиболее широко применяемых моделей в эконометрике и прикладной статистике.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+33 more
Источники
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/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.
- Модель ARMA (авторегрессионная скользящая средняя)Эконометрика↔ compare
- Расширенный тест Дики-Фуллера (ADF) на единичный кореньЭконометрика↔ compare
- Авторегрессионная модель (AR)Эконометрика↔ compare
- Модель скользящего среднего (MA)Эконометрика↔ compare
- Модель SARIMAЭконометрика↔ compare
- Векторная авторегрессия (VAR)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →