フーリエSARIMAモデル

フーリエSARIMAモデルは、古典的な季節性ARIMAフレームワークを、決定論的回帰変数として三角関数（フーリエ）項を組み込むことによって拡張したものである。これにより、モデルは、各周波数に対して完全な季節性ARIMA構造を必要とせずに、滑らかで複雑な、あるいは複数の周波数を持つ季節パターンを近似することができる。このため、特に高頻度データや非整数または変動する季節性を持つ時系列データに有用である。