ScholarGate
Assistant
Regression modelEconometrics / time series

Modèle ARIMA de Fourier

Le modèle ARIMA de Fourier augmente une spécification ARIMA standard avec des termes trigonométriques sinus et cosinus, lui permettant de capturer des changements structurels lisses et graduels ainsi qu'une saisonnalité non linéaire flexible sans spécifier à l'avance le moment exact ou le nombre de ruptures. Il est largement utilisé en macroéconomie appliquée et en finance pour les séries présentant une dynamique d'évolution lente.

Appliquer avec EconMindBientôtVidéoBientôtTélécharger les diapositives

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Carte des méthodes

Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.

Sources

  1. Enders, W., & Lee, J. (2012). The flexible Fourier form and Dickey-Fuller type unit root tests. Economics Letters, 117(1), 196-202. DOI: 10.1016/j.econlet.2012.04.081
  2. Becker, R., Enders, W., & Hurn, S. (2004). A general test for time dependence in parameters. Journal of Applied Econometrics, 19(7), 899-906. DOI: 10.1002/jae.751

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Augmented Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/fourier-arima-model

Quelle méthode ?

Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.

Comparer côte à côte

Référencée par

ScholarGateFourier ARIMA model (Fourier-Augmented Autoregressive Integrated Moving Average Model). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/fourier-arima-model · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026