Regression modelEconometrics / time series

Fourier ARMA model

Fourier ARMA model proširuje klasični okvir Autoregresivnog Pokretnog Prosjeka (ARMA) s niskofrekventnim Fourierovim (sinusnim i kosinusnim) članovima kako bi se uhvatile glatke, postupne promjene u srednjoj vrijednosti ili trendu vremenske serije. Za razliku od pristupa s lažnim varijablama, ne zahtijeva prethodno znanje o tome kada je došlo do strukturne promjene, aproksimirajući promjenu fleksibilnim trigonometrijskim funkcijama.

Primijenite uz EconMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  1. Becker, R., Enders, W., & Hurn, S. (2006). A general test for time dependence in parameters. Journal of Applied Econometrics, 21(7), 1005–1028. link
  2. Enders, W., & Jones, P. (2016). Grain prices, oil prices, and multiple smooth breaks in a VAR. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 20(4), 399–419. DOI: 10.1515/snde-2014-0101

Kako citirati ovu stranicu

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

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
ScholarGateFourier ARMA model (Fourier-Augmented Autoregressive Moving Average Model). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/fourier-arma-model · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026