ScholarGate
Ассистент
Regression model

Сезонная модель ARIMA (SARIMA)

SARIMA представляет собой сезонное расширение модели ARIMA по Боксу-Дженкинсу, которое добавляет сезонное дифференцирование и сезонные авторегрессионные и скользящие средние члены. Разработанная в рамках методологии Бокса, Дженкинса, Рейнсела и Люнга (5-е изд., 2015), она прогнозирует ряды, закономерность которых повторяется в годовом, месячном или недельном периоде.

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. Box, G.E.P., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C. & Ljung, G.M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
  2. Hyndman, R.J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. ISBN: 978-0987507136

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/sarima

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

Упоминается в

ScholarGateSARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/sarima · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026