Regression model
מודלים של זיכרון ארוך (ARFIMA, FIGARCH)
מודלים של זיכרון ארוך הם שיטות אינטגרציה שבריתית (fractional-integration) הלוכדות זיכרון ארוך אמיתי באמצעות מבנה אוטוקורלציה דועך היפרבולית. ARFIMA, שהוצג על ידי Granger ו-Joyeux (1980), ממדל זיכרון ארוך בסדרות תשואה, בעוד FIGARCH, שהוצג על ידי Baillie, Bollerslev ו-Mikkelsen (1996), לוכד זיכרון ארוך בסדרות תנודתיות; הפרמטר d מודד את מידת האינטגרציה השברית.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15-29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x ↗
- Baillie, R. T., Bollerslev, T. & Mikkelsen, H. O. (1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74(1), 3-30. DOI: 10.1016/S0304-4076(95)01749-6 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Long-Memory Time Series Models (ARFIMA, FIGARCH). ScholarGate. https://scholargate.app/he/finance/long-memory-models
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.
- מודל ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)אקונומטריקה↔ compare
- מודל GARCH (חיזוי תנודתיות)אקונומטריקה↔ compare
- ניתוח נתונים בתדר גבוה ומיקרו-מבנה שוקמימון↔ compare
- רגרסיית ריבועים פחותים רגילים (OLS)אקונומטריקה↔ compare