แบบจำลอง ARMA (Autoregressive Moving Average)
แบบจำลอง ARMA(p,q) อธิบายอนุกรมเวลาที่นิ่ง (stationary) ว่าเป็นการรวมกันของสององค์ประกอบ: ส่วนออโตเรเกรสซีฟ (autoregressive) ที่ถดถอยค่าปัจจุบันกับค่าในอดีต p ค่าของมันเอง และส่วนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) ที่อธิบายถึงค่าความคลาดเคลื่อน (error terms) ในอดีต q ค่า แบบจำลองนี้เป็นกรอบพื้นฐานของระเบียบวิธี Box-Jenkins สำหรับการสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลาแบบเอกแปร (univariate) และการพยากรณ์ระยะสั้น
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
แหล่งอ้างอิง
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
- Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387953519
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/arma-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.
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองออโตเรเกรสซีฟ (AR)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง SARIMAเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare