SARIMAX — Mô hình ARIMA mùa vụ với các biến ngoại sinh
SARIMAX mở rộng mô hình ARIMA mùa vụ (Box-Jenkins) bằng cách thêm các biến giải thích ngoại sinh, nhờ đó nó có thể nắm bắt được ảnh hưởng của các ngày lễ, chỉ số kinh tế hoặc biến chính sách lên một chuỗi thời gian. Mô hình này kết hợp động lực tự hồi quy và trung bình trượt phi mùa vụ và mùa vụ với các biến hồi quy bên ngoài, và được ước lượng bằng phương pháp hợp lý cực đại dưới dạng không gian trạng thái.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link ↗
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 1). Seasonal ARIMA with Exogenous Regressors. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/sarimax
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.
- Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Tự hồi quy Vector Bayes (BVAR)Kinh tế lượng↔ compare
- Làm mịn mũ ba theo phương pháp Holt-WintersKinh tế lượng↔ compare
- Mô hình không gian trạng thái (Bộ lọc Kalman)Kinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →