Модель ARIMA (Авторегресійна інтегрована ковзна середня)
Модель ARIMA(p,d,q) є стандартним робочим інструментом для прогнозування одновимірних часових рядів. Вона об'єднує авторегресійні члени (минулі значення), диференціювання для досягнення стаціонарності та члени ковзної середньої (минулі шоки) в єдину лінійну структуру. Розроблена Боксом та Дженкінсом (Box and Jenkins, 1970), вона залишається однією з найширше застосовуваних моделей в економетриці та прикладній статистиці.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+33 more
Джерела
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
- Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN: 978-0691042893
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/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.
- Модель ARMA (авторегресійна ковзна середня)Економетрика↔ compare
- Розширений тест Дікі-Фуллера (ADF) на одиничний коріньЕконометрика↔ compare
- Авторегресійна модель (AR)Економетрика↔ compare
- Модель ковзного середнього (MA)Економетрика↔ compare
- Модель SARIMAЕконометрика↔ compare
- Векторна авторегресія (VAR)Економетрика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →