แบบจำลอง ARIMA ที่พารามิเตอร์แปรผันตามเวลา (TVP-ARIMA)
แบบจำลอง ARIMA ที่พารามิเตอร์แปรผันตามเวลา (TVP-ARIMA) เป็นการขยายกรอบงาน ARIMA แบบดั้งเดิม โดยอนุญาตให้สัมประสิทธิ์ส่วนที่เป็น autoregressive และ moving-average เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา แทนที่จะคงที่ แบบจำลองนี้ถูกจัดรูปแบบในรูป state-space และประมาณค่าโดยใช้ Kalman filter ออกแบบมาสำหรับอนุกรมเวลาทางเศรษฐกิจและการเงิน ซึ่งโครงสร้างพลวัตมีการเปลี่ยนแปลงเพื่อตอบสนองต่อการแตกหักเชิงโครงสร้าง การเปลี่ยนแปลงนโยบาย หรือการเปลี่ยนผ่านระบอบการปกครอง
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521405737
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the Presence of Stochastic Parameter Variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/time-varying-parameter-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.
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- Kalman Filterเบย์↔ compare
- แบบจำลองปริภูมิสถานะ (ตัวกรองคาลมาน)เศรษฐมิติ↔ compare