เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง ARMA (Autoregressive Moving Average)× | แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด | 1970 | 1970 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | George E. P. Box and Gwilym M. Jenkins | Box and Jenkins |
| ประเภท≠ | Time series model | Linear time series model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗ | Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744 |
| ชื่อเรียกอื่น | ARMA, Box-Jenkins model, autoregressive moving average, AR(p)MA(q) | MA model, MA(q) process, moving-average process, Box-Jenkins MA |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The ARMA(p,q) model describes a stationary time series as a combination of two components: an autoregressive part that regresses the current value on its own past p values, and a moving average part that accounts for past q error terms. It is the foundational framework of the Box-Jenkins methodology for univariate time series modelling and short-run forecasting. | The Moving Average model of order q — written MA(q) — expresses the current value of a time series as a linear combination of the current and past random shocks (innovations). Unlike the AR model which uses lagged values of the series itself, the MA model uses lagged error terms, making it well-suited for capturing short-lived disturbances that dissipate over q periods. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|