ScholarGate
Assistent
Regression model

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Modell

ARIMA är en univariat tidsserieprognosmodell som kombinerar autoregressiva, integrerade (differensierade) och glidande medelvärdeskomponenter för att förutsäga en enskild kontinuerlig serie från dess eget förflutna. Den utgör kärnan i Box-Jenkins-metodologin som beskrivs i Box, Jenkins, Reinsel & Ljungs Time Series Analysis (5:e uppl., 2015).

Tillämpa med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Modell
Enkel och dubbel exponen…Generaliserad Autoregres…Vanligaste minsta kvadra…SARIMA (Seasonal ARIMA)Vektorautoregressionsmod…Augmented Dickey-Fuller…Autoformer: Decompositio…Bayesian Structural Time…Breusch-Godfrey LM-test…Johansen / Engle-Granger…

+39 more

Källor

  1. 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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/arima

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 →

Refereras av

Augmented Dickey-Fuller (ADF) enhetsrotstestAutoformer: Decomposition Transformer för långsiktig tidsserieprognostiseringBayesian Structural Time SeriesBreusch-Godfrey LM-test för seriekorrelationJohansen / Engle-Granger kointegrationstestVillkorligt värde vid risk (förväntat underskud)Konform prediktion för tidsserieprognoserCroston's metod för intermittent efterfråganDCC-GARCH (Dynamisk betingad korrelation)DeepARDLinear: Decomposition Linear Model för tidsserieprognoserExponentiell GARCH (EGARCH)ETS: Fel, Trend, Säsongsexponentiell utjämningEnkel och dubbel exponentiell utjämning (SES / Holt)Extremvärdesteori (EVT)Generaliserad Autoregressiv Konditionell Heteroskedasticitet (GARCH)GARCH-modellen (prognostisering av volatilitet)GJR-GARCH (Asymmetrisk GARCH)GM(1,1) Grå PrognosmodellHolt-Winters tredubbla exponentiella utjämningInformerJohansen-test för kointegration och vektorsfelkorrigeringsmodellKalmanfilterKPSS-stationaritetstestLee-Carter-modellenLjung-Box Q-test för autokorrelationModeller med långt minne (ARFIMA, FIGARCH)Markovregimskiftesmodell (MS-AR / MS-VAR)Medel-variansportföljoptimering (Markowitz)MIDAS-regression: Prognostisering över datamängder med blandade frekvenserN-BEATSN-HiTSPatchTSTPhillips-Perron (PP) enhetsrotstestRealiserad volatilitet och HAR-modellenSARIMAXTillståndsrumsmodell (Kalmanfilter)STL-dekomposition: Säsong- och trenddekomposition med LoessStrukturell tidsseriemodell (Grundläggande strukturell modell)TBATSTemporal Fusion TransformerTheta-metodenTidsserie-korsvalidering (rullande/expanderande fönster)Value at Risk (VaR)Vektorautoregressionsmodell (VAR)Vektorfelkorrigeringsmodell (VECM)X-13ARIMA-SEATS Säsongrensning

Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →

ScholarGate — ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Model). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/econometrics/arima · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026