Regression modelEconometrics / time series

Нелінійна модель ARIMA

Нелінійна модель ARIMA розширює класичну структуру ARIMA Бокса-Дженкінса, дозволяючи умовній середній часового ряду залежати від минулих значень та минулих похибок через нелінійну функцію. Вона охоплює такі сімейства, як порогові AR (TAR/SETAR), AR з плавним переходом (STAR/LSTAR/ESTAR) та моделі з перемиканням Маркова, фіксуючи асиметричну динаміку, зміни режимів та асиметрії бізнес-циклів, які лінійна ARIMA не може представити.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  1. Tong, H. (1990). Non-Linear Time Series: A Dynamical System Approach. Oxford University Press. ISBN: 9780198522249
  2. Terasvirta, T. (1994). Specification, estimation, and evaluation of smooth transition autoregressive models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208-218. link

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-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.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear ARIMA model (Nonlinear Autoregressive Integrated Moving Average Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-arima-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026