Regression modelEconometrics / time series

Робастная модель SARIMA

Робастная SARIMA расширяет классическую структуру сезонной ARIMA, заменяя стандартный критерий наименьших квадратов робастной функцией потерь — такой как M-оценка, — чтобы выбросы и инновации с тяжёлыми хвостами в сезонных временных рядах не искажали оценки параметров или не делали прогнозы недействительными.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Muler, N., Peña, D., & Yohai, V. J. (2009). Robust estimation for ARMA models. The Annals of Statistics, 37(2), 816–840. DOI: 10.1214/07-AOS570
  2. Franses, P. H., & Ghijsels, H. (1999). Additive outliers, GARCH and forecasting volatility. International Journal of Forecasting, 15(1), 1–9. DOI: 10.1016/S0169-2070(98)00053-3

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/robust-sarima-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.

Compare side by side
ScholarGateRobust SARIMA model (Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/robust-sarima-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026