ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

ARIMA-modell (Autoregressiv Integrerad Glidande Medelvärdesmodell)

ARIMA(p,d,q)-modellen är standardverktyget för univariat tidsserieprognostisering. Den kombinerar autoregressiva termer (tidigare värden), differentiering för att inducera stationaritet och glidande medelvärdestermer (tidigare chocker) i ett enhetligt linjärt ramverk. Modellen utvecklades av Box och Jenkins (1970) och är fortfarande en av de mest använda modellerna inom ekonometri och tillämpad statistik.

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.

+33 more

Källor

  1. Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link
  2. Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/arima-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.

Compare side by side

Refereras av

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