Regression model

ARFIMA: แบบจำลอง ARMA ที่มีการหาผลต่างเชิงเศษส่วน (Fractionally Integrated ARMA Model)

ARFIMA เป็นแบบจำลองอนุกรมเวลาที่สามารถจับพฤติกรรมความจำระยะยาวได้โดยใช้พารามิเตอร์การหาผลต่างเชิงเศษส่วน d ซึ่งเป็นการขยายแนวคิดการหาผลต่างเชิงจำนวนเต็มของ ARIMA แบบจำลองนี้ถูกนำเสนอโดย Granger และ Joyeux (1980) และได้รับการวางกรอบอย่างเป็นทางการโดย Hosking (1981) เพื่ออธิบายอนุกรมที่มีค่าสหสัมพันธ์ในตัวเองลดลงอย่างช้าๆ แทนที่จะลดลงอย่างรวดเร็ว

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  1. Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15–29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x
  2. Hosking, J. R. M. (1981). Fractional Differencing. Biometrika, 68(1), 165–176. DOI: 10.1093/biomet/68.1.165

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 1). Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/arfima-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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateARFIMA Model (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/arfima-model · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026