SARIMAX — Сезонная ARIMA с экзогенными регрессорами
SARIMAX расширяет сезонную модель ARIMA (Бокса-Дженкинса) путем добавления экзогенных объясняющих переменных, что позволяет ей учитывать влияние праздников, экономических показателей или политических переменных на временной ряд. Она сочетает несезонную и сезонную авторегрессионную динамику и динамику скользящего среднего с внешними регрессорами и оценивается методом максимального правдоподобия в форме пространства состояний.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link ↗
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Seasonal ARIMA with Exogenous Regressors. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/sarimax
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
- Байесовская векторная авторегрессия (BVAR)Эконометрика↔ compare
- Тройное экспоненциальное сглаживание Хольта-ВинтерсаЭконометрика↔ compare
- Модель пространства состояний (фильтр Калмана)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →