Regression modelEconometrics / time series

Model ARMA Fouriera

Model ARMA Fouriera rozszerza klasyczne ramy autoregresji ze średnią ruchomą (ARMA) o niskoczęstotliwościowe człony Fouriera (sinusoidalne i cosinusoidalne) w celu uchwycenia płynnych, stopniowych zmian średniej lub trendu szeregu czasowego. W przeciwieństwie do podejść z wykorzystaniem zmiennych zero-jedynkowych, nie wymaga on wcześniejszej wiedzy o momencie wystąpienia zmiany strukturalnej, przybliżając zmianę za pomocą elastycznych funkcji trygonometrycznych.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Compare side by side
ScholarGateFourier ARMA model (Fourier-Augmented Autoregressive Moving Average Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/fourier-arma-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026