Модель скользящего среднего с изменяющимися во времени параметрами
Модель скользящего среднего с изменяющимися во времени параметрами (TVP-MA) расширяет стандартную модель MA, позволяя коэффициентам скользящего среднего изменяться со временем. Представленная в виде системы пространства состояний, она оценивается с помощью фильтра Калмана и сглаживателя, что делает ее хорошо подходящей для рядов, где динамика передачи шоков эволюционирует на протяжении всей выборки.
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. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521321969
- Durbin, J., & Koopman, S. J. (2012). Time Series Analysis by State Space Methods (2nd ed.). Oxford University Press. ISBN: 9780199641178
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/time-varying-parameter-ma-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 ARMA (авторегрессионная скользящая средняя)Эконометрика↔ сравнить
- Фильтр КалманаБайесовские методы↔ сравнить
- Модель скользящего среднего (MA)Эконометрика↔ сравнить
- Авторегрессионная модель с изменяющимися во времени параметрами (TVP-AR)Эконометрика↔ сравнить
- Модель ARIMA с изменяющимися во времени параметрами (TVP-ARIMA)Эконометрика↔ сравнить
- Модель ARMA с изменяющимися во времени параметрами (TVP-ARMA)Эконометрика↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →