Regression modelEconometrics / time series

Robust ARIMA Model

Robust ARIMA розширює класичну структуру ARIMA для виявлення та виправлення впливу викидів та структурних зламів під час оцінювання. Шляхом спільного виявлення аномальних спостережень та повторного оцінювання параметрів моделі, він генерує оцінки коефіцієнтів та прогнози, які значно менше спотворюються ізольованими шоками чи помилками даних, ніж стандартний ARIMA.

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. Tsay, R. S. (1986). Time series model specification in the presence of outliers. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 132–141. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478250
  2. Chen, C., & Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 284–297. DOI: 10.2307/2290724

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateRobust ARIMA model (Robust Autoregressive Integrated Moving Average Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/robust-arima-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026