Fourier-GARCH-Modell
Das Fourier-GARCH-Modell integriert trigonometrische Fourier-Terme in einen Standard-GARCH-Rahmen, um glatte, allmähliche Verschiebungen im Prozess der bedingten Varianz zu erfassen, ohne dass genaue Daten struktureller Brüche bekannt sein müssen. Durch die Approximation unbekannter Bruchmuster mittels sinusförmiger Funktionen modelliert es gleichzeitig Volatilitäts-Clustering und zeitlich variierende unbedingte Varianz.
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Quellen
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/fourier-garch-model
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