เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)× | การทดสอบ Diebold-Mariano เพื่อความแม่นยำในการพยากรณ์ที่เท่าเทียมกัน× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล≠ | Regression model | Hypothesis test |
| ปีกำเนิด≠ | 2015 | 1995 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Box & Jenkins (Box-Jenkins methodology) | Francis Diebold & Roberto Mariano |
| ประเภท≠ | Univariate time-series model | Non-parametric forecast comparison test |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | 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 | Diebold, F. X., & Mariano, R. S. (1995). Comparing predictive accuracy. Journal of Business & Economic Statistics, 13(3), 253–263. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | Box-Jenkins model, ARIMA(p,d,q), ARIMA Modeli | DM Test, Test of Equal Forecast Accuracy, Diebold-Mariano Forecast Comparison Test, Tahmin Doğruluğu Eşitliği Testi |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 3 |
| สรุป≠ | ARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series from its own past. It is the centrepiece of the Box-Jenkins methodology set out in Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5th ed., 2015). | The Diebold-Mariano (DM) test, introduced by Diebold and Mariano in 1995, is a widely used non-parametric procedure for formally comparing the predictive accuracy of two competing forecasting models. It evaluates whether the difference in forecast errors between two models is statistically significant, without requiring nested models or specific distributional assumptions about the forecasts, making it broadly applicable across economics, finance, and time-series analysis. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|