ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Johansen-féle kointegrációs teszt és vektoros hibajavító modell×Hosszú memóriájú modellek (ARFIMA, FIGARCH)×
TudományterületPénzügyPénzügy
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19911980
MegalkotóSøren JohansenGranger & Joyeux (ARFIMA); Baillie, Bollerslev & Mikkelsen (FIGARCH)
TípusMultivariate cointegration / vector error correction modelFractionally integrated time series model
AlapműJohansen, S. (1991). Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models. Econometrica, 59(6), 1551-1580. DOI ↗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 ↗
Alternatív nevekJohansen test, VECM, vector error correction model, multivariate cointegrationARFIMA, FIGARCH, fractionally integrated models, fractional integration
Kapcsolódó34
ÖsszefoglalóThe Johansen procedure is a multivariate cointegration framework, introduced by Søren Johansen in 1991, that tests for long-run equilibrium relationships among several I(1) time series. It determines how many cointegrating vectors link the series and then builds a Vector Error Correction Model (VECM) to describe the short-run dynamics around that equilibrium.Long-memory models are fractional-integration methods that capture genuine long memory through a hyperbolically decaying autocorrelation structure. ARFIMA, introduced by Granger and Joyeux (1980), models long memory in return series, while FIGARCH, introduced by Baillie, Bollerslev and Mikkelsen (1996), captures long memory in volatility series; the parameter d measures the degree of fractional integration.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Johansen Cointegration Test · Long-Memory Models. Letöltve 2026-06-19, forrás: https://scholargate.app/hu/compare