ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)×Exponential GARCH (EGARCH)×Làm mịn hàm mũ đơn và kép (SES / Holt)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression modelRegression model
Năm ra đời201519911957
Người khởi xướngBox & Jenkins (Box-Jenkins methodology)NelsonRobert G. Brown (SES); Charles C. Holt (linear trend)
LoạiUnivariate time-series modelConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)Exponential smoothing forecasting model
Công trình gốcBox, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link ↗
Tên gọi khácBox-Jenkins model, ARIMA(p,d,q), ARIMA Modeliexponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCHSES, Holt's linear trend method, exponential smoothing forecasting, Basit ve Çift Üstel Düzleştirme (SES / Holt)
Liên quan543
Tóm tắtARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series from its own past. It is the centrepiece of the Box-Jenkins methodology set out in Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5th ed., 2015).EGARCH is an asymmetric GARCH variant, introduced by Nelson in 1991, that models the leverage effect in which bad news raises volatility more than good news of the same size. It captures the negative-shock asymmetry of financial return series by modelling the logarithm of the conditional variance.Exponential smoothing is a family of basic time-series forecasting models in which each new observation updates a smoothed estimate by a weighting parameter. Simple exponential smoothing (SES), introduced by Robert G. Brown in 1959, forecasts series with a stable level, while Holt's double exponential smoothing, introduced by Charles C. Holt in 1957, adds a trend term using the parameters alpha and beta.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: ARIMA · EGARCH · Exponential Smoothing. Truy cập ngày 2026-06-19 từ https://scholargate.app/vi/compare