Regression modelEconometrics / time series

Робастна модель SARIMA

Робастна SARIMA розширює класичну структуру сезонної ARIMA, замінюючи стандартний критерій найменших квадратів на робастну функцію втрат — таку як M-оцінка — щоб викиди та інновації з "важкими хвостами" в сезонних часових рядах не спотворювали оцінки параметрів або не робили прогнози недійсними.

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. Muler, N., Peña, D., & Yohai, V. J. (2009). Robust estimation for ARMA models. The Annals of Statistics, 37(2), 816–840. DOI: 10.1214/07-AOS570
  2. Franses, P. H., & Ghijsels, H. (1999). Additive outliers, GARCH and forecasting volatility. International Journal of Forecasting, 15(1), 1–9. DOI: 10.1016/S0169-2070(98)00053-3

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/robust-sarima-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
ScholarGateRobust SARIMA model (Robust Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/robust-sarima-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026