ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robust ARIMA-modell

Robust ARIMA utökar det klassiska ARIMA-ramverket för att upptäcka och korrigera påverkan av extremvärden och strukturella brott under estimering. Genom att gemensamt identifiera avvikande observationer och re-estimera modellparametrar, producerar den koefficientestimat och prognoser som är betydligt mindre förvrängda av isolerade chocker eller datafel än standard-ARIMA.

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.

Källor

  1. Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478250
  2. Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. DOI: 10.2307/2290724

Så citerar du den här sidan

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

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