Regression modelEconometrics / time series

Fourier GARCH model

Model Fourier GARCH vkládá trigonometrické Fourierovy členy do standardního rámce GARCH, aby zachytil hladké, postupně se měnící posuny v procesu podmíněné variance bez nutnosti znát přesné datum strukturálních změn. Aproximací neznámých vzorců změn pomocí sinusových funkcí společně modeluje shlukování volatility a časově proměnnou nepodmíněnou varianci.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Ludlow, J., & Enders, W. (2000). Estimating non-linear ARMA models using Fourier coefficients. International Journal of Forecasting, 16(3), 333–347. DOI: 10.1016/S0169-2070(00)00048-0
  2. 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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/fourier-garch-model

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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateFourier GARCH Model (Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/fourier-garch-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026