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Regression modelEconometrics / time series

Modello GARCH di Fourier

Il modello GARCH di Fourier incorpora termini trigonometrici di Fourier in un framework GARCH standard per catturare cambiamenti fluidi e graduali nel processo di varianza condizionata, senza richiedere la conoscenza di date esatte di rottura strutturale. Approssimando pattern di rottura sconosciuti con funzioni sinusoidali, modella congiuntamente il clustering della volatilità e la varianza incondizionata variabile nel tempo.

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Fonti

  1. Ludlow, J., & Enders, W. (2000). Estimating non-linear ARMA models using Fourier coefficients. International Journal of Forecasting, 16(3), 333–347. DOI: 10.1016/S0169-2070(00)00048-0
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/econometrics/fourier-garch-model

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ScholarGateFourier GARCH Model (Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/econometrics/fourier-garch-model · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026