Regression modelEconometrics / time series

Fourier EGARCH: מודלים לתנודתיות עם שברים מבניים חלקים

מודל Fourier EGARCH מרחיב את מודל ה-Exponential GARCH של נלסון (1991) על ידי הטמעת איברים טריגונומטריים של פורייה במשוואת השונות המותנית, כדי ללכוד שינויים חלקים והדרגתיים ברמת השונות הבלתי מותנית לאורך זמן. הדבר מאפשר למודל לטפל בשברים מבניים בתנודתיות ללא צורך בידע מוקדם על עיתויים או מספרם.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. 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
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateFourier EGARCH (Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/fourier-egarch · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026