Робастная модель ARIMA
Робастная ARIMA расширяет классическую структуру ARIMA для обнаружения и коррекции влияния выбросов и структурных сдвигов во время оценки. Совместно идентифицируя аномальные наблюдения и переоценивая параметры модели, она дает оценки коэффициентов и прогнозы, которые гораздо меньше искажены изолированными шоками или ошибками данных, чем стандартная ARIMA.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ compare
- Квантильная регрессияЭконометрика↔ compare
- Модель SARIMAЭконометрика↔ compare
- Модель пространства состояний (фильтр Калмана)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →