Нелинейная модель ARIMA
Нелинейная модель ARIMA расширяет классическую структуру ARIMA Бокса-Дженкинса, позволяя условное среднее временного ряда зависеть от прошлых значений и прошлых ошибок через нелинейную функцию. Она включает такие семейства, как пороговые авторегрессионные (TAR/SETAR), авторегрессионные с плавной сменой режимов (STAR/LSTAR/ESTAR) и модели с переключением Маркова, улавливая асимметричную динамику, смены режимов и асимметрии делового цикла, которые линейная ARIMA не может представить.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
- Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ compare
- Модель GARCH (прогнозирование волатильности)Эконометрика↔ compare
- Модель векторной авторегрессии (VAR)Эконометрика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →