Fourier EGARCH: Modelování volatility s hladkými strukturálními změnami
Fourier EGARCH rozšiřuje exponenciální GARCH model Nelsona (1991) vložením trigonometrických Fourierových členů do rovnice podmíněné variance, aby zachytil hladké, postupné posuny v úrovni nepodmíněné variance v čase. To umožňuje modelu zvládat strukturální změny ve volatilitě bez nutnosti předchozí znalosti jejich načasování nebo počtu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Enders, W., & Lee, J. (2012). A unit root test using a Fourier series to approximate smooth breaks. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 74(4), 574-599. DOI: 10.1111/j.1468-0084.2011.00662.x ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/fourier-egarch
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.
- Exponential GARCH (EGARCH)Ekonometrie↔ compare
- Generalizovaná autoregresní podmíněná heteroskedasticita (GARCH)Ekonometrie↔ compare
- GJR-GARCH (Asymetrický GARCH)Ekonometrie↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →