ARFIMA: Модел са фракционо интегрисаним ARMA процесом
ARFIMA је модел временских серија који хвата понашање дугог памћења користећи параметар фракционог диференцирања d, генерализујући целобројно диференцирање ARIMA модела. Увели су га Granger и Joyeux (1980), а формализовао Hosking (1981) како би описали серије чије аутокорелације опадају споро, а не нагло.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15–29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x ↗
- Hosking, J. R. M. (1981). Fractional Differencing. Biometrika, 68(1), 165–176. DOI: 10.1093/biomet/68.1.165 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/econometrics/arfima-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.
- Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
- Regresija običnih najmanjih kvadrata (OLS)Ekonometrija↔ compare
- Модел фиксних ефеката панелних податакаEkonometrija↔ compare
- Kvantilna regresijaEkonometrija↔ compare
- Rigidna regresijaMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →