ScholarGate
Asistente
Regression modelEconometrics / time series

Modelo SARIMA de Fourier

El modelo SARIMA de Fourier extiende el marco clásico SARIMA estacional incorporando términos trigonométricos (de Fourier) como regresores deterministas. Esto permite que el modelo aproxime patrones estacionales suaves, complejos o de múltiples frecuencias sin requerir una estructura SARIMA completa para cada frecuencia, lo que lo hace particularmente útil para datos de alta frecuencia o series con estacionalidad no entera o cambiante.

Aplicar con EconMindPróximamenteVídeoPróximamenteDescargar diapositivas

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Mapa de métodos

El vecindario de métodos relacionados: selecciona un nodo para explorarlo.

Fuentes

  1. Harvey, A., & Scott, A. (1994). Seasonality in dynamic regression models. The Economic Journal, 104(427), 1324-1345. link
  2. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and Practice (2nd ed.). OTexts. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-augmented Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/fourier-sarima-model

¿Qué método?

Coloca este método junto a sus parientes más cercanos y léelos lado a lado: la biblioteca pone los libros sobre la mesa; la elección es tuya.

Comparar lado a lado
ScholarGateFourier SARIMA model (Fourier-augmented Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/econometrics/fourier-sarima-model · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026