Regression modelEconometrics / time series

Fourier EGARCH: Modeliranje volatilnosti s glatkim strukturnim promjenama

Fourier EGARCH proširuje model eksponencijalne GARCH Nelsona (1991.) ugrađivanjem Fourierovih trigonometrijskih članaka u jednadžbu uvjetne varijance kako bi se obuhvatile glatke, postupne promjene u razini bezuvjetne varijance tijekom vremena. To omogućuje modelu da obradi strukturne promjene u volatilnosti bez potrebe za prethodnim poznavanjem njihovog vremena ili broja.

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.

Fourier EGARCH: Modeliranje volatilnosti s glatkim strukturnim promjenama
EGARCH (Exponential GARC…Generalizirani autoregre…GJR-GARCH (Asimetrični G…Fourier TGARCH model

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

ScholarGateFourier EGARCH (Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/fourier-egarch · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026