Модель ARIMA с изменяющимися во времени параметрами (TVP-ARIMA)
Модель ARIMA с изменяющимися во времени параметрами (TVP-ARIMA) расширяет классическую структуру ARIMA, позволяя ее авторегрессионным и скользящим средним коэффициентам изменяться во времени, а не оставаться фиксированными. Представленная в форме пространства состояний и оцениваемая с помощью фильтра Калмана, она предназначена для экономических и финансовых временных рядов, динамическая структура которых меняется в ответ на структурные сдвиги, изменения политики или переходные процессы в режимах.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521405737
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the Presence of Stochastic Parameter Variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/time-varying-parameter-arima-model
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ сравнить
- Фильтр КалманаБайесовские методы↔ сравнить
- Модель пространства состояний (фильтр Калмана)Эконометрика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →