Furjē EGARCH: Volatilitātes modelēšana ar gludām strukturālām pārmaiņām
Furjē EGARCH paplašina Nelsona (1991) eksponenciālā GARCH modeļa ietvaru, iekļaujot Furjē trigonometriskus locekļus nosacītās variācijas vienādojumā, lai tvertu gludas, pakāpeniskas izmaiņas nenosacītās variācijas līmenī laika gaitā. Tas ļauj modelim apstrādāt strukturālas pārmaiņas volatilitātē, neprasot iepriekšēju zināšanu par to laiku vai skaitu.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrija↔ compare
- Generalizētā autoregresīvā nosacītā heteroskedastiskuma (GARCH) modelisEkonometrija↔ compare
- GJR-GARCH (Asimetriskais GARCH)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →