দীর্ঘ-স্মৃতি মডেল (ARFIMA, FIGARCH)
দীর্ঘ-স্মৃতি মডেলগুলি হলো ভগ্নাংশিক-সমন্বয় পদ্ধতি যা একটি অতিমাত্রায় ক্ষয়প্রাপ্ত স্বতঃসম্পর্ক কাঠামো (hyperbolically decaying autocorrelation structure) এর মাধ্যমে প্রকৃত দীর্ঘ স্মৃতি ধারণ করে। Granger এবং Joyeux (১৯৮০) কর্তৃক প্রবর্তিত ARFIMA, রিটার্ন সিরিজে দীর্ঘ স্মৃতি মডেল করে, যেখানে Baillie, Bollerslev এবং Mikkelsen (১৯৯৬) কর্তৃক প্রবর্তিত FIGARCH, অস্থিরতা সিরিজে দীর্ঘ স্মৃতি ধারণ করে; প্যারামিটার d ভগ্নাংশিক সমন্বয়ের মাত্রা পরিমাপ করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15-29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x ↗
- Baillie, R. T., Bollerslev, T. & Mikkelsen, H. O. (1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74(1), 3-30. DOI: 10.1016/S0304-4076(95)01749-6 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Long-Memory Time Series Models (ARFIMA, FIGARCH). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/finance/long-memory-models
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.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) মডেলঅর্থমিতি↔ compare
- GARCH মডেল (ভলাটিলিটি পূর্বাভাস)অর্থমিতি↔ compare
- উচ্চ-কম্পাঙ্ক ডেটা এবং মার্কেট মাইক্রোস্ট্রাকচার বিশ্লেষণঅর্থায়ন↔ compare
- সাধারণ ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র (OLS) রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →