ScholarGate
Asistents
Regression modelEconometrics / time series

Fjūrie ARMA modelis

Fjūrie ARMA modelis papildina klasisko autoregresīvā vidējā kustības (ARMA) ietvaru ar zemas frekvences Fjūrie (sinusa un kosinusa) locekļiem, lai tvertu lēnas, pakāpeniskas laika sērijas vidējās vērtības vai tendences izmaiņas. Atšķirībā no dummy mainīgo pieejām, tas neprasa iepriekšēju zināšanu par strukturālo izmaiņu notikšanas brīdi, bet gan tuvojas izmaiņām, izmantojot elastīgas trigonometriskās funkcijas.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus
ScholarGateFourier ARMA model (Fourier-Augmented Autoregressive Moving Average Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/fourier-arma-model · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026