Furjē GARCH modelis
Furjē GARCH modelis ietver trigonometriskos Furjē locekļus standarta GARCH ietvarā, lai uztvertu gludas, pakāpeniskas izmaiņas nosacītās dispersijas procesā, neprasot zināšanas par precīziem strukturālo lūzumu datumiem. Aptuveni modelējot nezināmus lūzumu modeļus ar sinusoidālām funkcijām, tas vienlaikus modelē svārstīguma klasterizāciju un laika mainīgo beznosacījumu dispersiju.
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
- 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 ↗
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/fourier-garch-model
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.
- Autoregresīvās nosacītās heteroskedastiskuma (ARCH) modelisEkonometrija↔ compare
- DCC-GARCH modelis (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrija↔ compare
- EGARCH modelis (eksponenciālais GARCH)Ekonometrija↔ compare
- Robusta ARDL robežu pārbaude (Fourier)Ekonometrija↔ compare
- TGARCH modelis (sliekšņa GARCH)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →