Regression modelEconometrics / time series

Модель SARIMA — Сезонная авторегрессионная интегрированная скользящая средняя

SARIMA расширяет ARIMA, добавляя сезонные авторегрессионные и скользящие средние операторы для улавливания повторяющихся закономерностей через фиксированные интервалы — таких как месячные, квартальные или годовые циклы. Обозначаемая как SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, она является стандартным рабочим инструментом для одномерного сезонного прогнозирования временных рядов в эконометрике, экономике и официальной статистике.

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.

+5 more

Источники

  1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744
  2. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link

Как цитировать эту страницу

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

Упоминается в

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