Home | KTL nâng cao | Mô hình ARIMA thời vụ

Mô hình ARIMA thời vụ

Trong các bài viết trước tôi tập trung vào các dữ liệu thời gian, cũng như cách ước lượng mô hình ARIMA không có yếu tố thời vụ. Tuy nhiên, mô hình ARIMA cũng phù hợp đối với các dữ liệu có tính thời vụ. Một mô hình ARIMA thời vụ sẽ bổ sung thêm yếu tố thời vụ (P,D,Q)m vào mô hình.

Đọc thêm: phương pháp Box - Jenkins

Quy ước kí hiệu trong mô hình ARIMA thời vụ:

  • p, d, q lần lượt là độ trễ của mô hình ARIMA không có yếu tố thời vụ
  • P, D, Q lần lượt là độ trễ của mô hình ARIMA có yếu tố thời vụ
  • m là số thời kì trong một thời vụ (chu kì thời vụ).
  • (phi) là hệ số ước lượng của mô hình AR
  • (theta) là hệ số ước lượng của mô hình MA
  • (B^{i}) hoặc (L^{i}) là độ trễ bậc i

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!