Модель ARMA (авторегрессионная скользящая средняя)
Модель ARMA(p,q) описывает стационарный временной ряд как комбинацию двух компонентов: авторегрессионной части, которая регрессирует текущее значение на его собственные p предыдущих значений, и части скользящей средней, которая учитывает q предыдущих ошибок. Это основополагающая структура методологии Бокса-Дженкинса для моделирования унивариатных временных рядов и краткосрочного прогнозирования.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
Источники
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
- Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387953519
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/arma-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 ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ 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 →