ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Fourier Moving Average (Fourier MA) Model

Het Fourier MA-model combineert een Moving Average (MA) foutstructuur met Fourierreeks-termen — sinus- en cosinusparen — om complexe of hoogfrequente seizoenspatronen in tijdreeksgegevens vast te leggen. Het is bijzonder nuttig wanneer de seizoensperiode lang of onregelmatig is, waardoor klassieke seizoensgebonden ARIMA-parameterisatie onhaalbaar wordt.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDia's downloaden

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Fourier Moving Average (Fourier MA) Model
ARIMA modelFourier ARIMA Model

Bronnen

  1. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link
  2. Harvey, A. C. (1993). Time Series Models (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262082242

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/fourier-ma-model

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken
ScholarGateFourier MA Model (Fourier Moving Average Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/fourier-ma-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026