Модель ARIMA з параметрами, що змінюються в часі (TVP-ARIMA)
Модель ARIMA з параметрами, що змінюються в часі (TVP-ARIMA), розширює класичну структуру ARIMA, дозволяючи коефіцієнтам авторегресії та ковзного середнього змінюватися з часом, а не залишатися фіксованими. Представлена у формі простір-стан та оцінена за допомогою фільтра Калмана, вона призначена для економічних та фінансових часових рядів, динамічна структура яких змінюється у відповідь на структурні розриви, зміни політики чи переходи між режимами.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/time-varying-parameter-arima-model
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Модель ARIMA (Авторегресійна інтегрована ковзна середня)Економетрика↔ порівняти
- Фільтр КалманаБаєсові методи↔ порівняти
- Модель простір-стан (фільтр Калмана)Економетрика↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →