So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình MA tham số biến đổi theo thời gian× | Mô hình Trung bình Trượt (MA)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1990s | 1970 |
| Người khởi xướng≠ | Harvey, A. C.; Durbin, J. & Koopman, S. J. | Box and Jenkins |
| Loại≠ | Time-varying state-space model | Linear time series model |
| Công trình gốc≠ | Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521321969 | Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744 |
| Tên gọi khác | TVP-MA model, state-space MA, Kalman filter MA, time-varying MA | MA model, MA(q) process, moving-average process, Box-Jenkins MA |
| Liên quan≠ | 6 | 5 |
| Tóm tắt≠ | The time-varying parameter moving average (TVP-MA) model extends the standard MA model by allowing the moving-average coefficients to change over time. Cast as a state-space system, it is estimated via the Kalman filter and smoother, making it well suited for series where the shock-transmission dynamics evolve across the sample. | The Moving Average model of order q — written MA(q) — expresses the current value of a time series as a linear combination of the current and past random shocks (innovations). Unlike the AR model which uses lagged values of the series itself, the MA model uses lagged error terms, making it well-suited for capturing short-lived disturbances that dissipate over q periods. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|