ScholarGate
Asystent
Regression modelEconometrics / time series

Model TGARCH z szeregami Fouriera

Model TGARCH z szeregami Fouriera rozszerza ramy Threshold GARCH poprzez włączenie trygonometrycznych wyrazów Fouriera do równania wariancji warunkowej w celu uchwycenia płynnych, stopniowych zmian strukturalnych w dynamice zmienności. Wspólnie modeluje asymetryczne efekty dźwigni — gdzie negatywne wstrząsy bardziej zwiększają zmienność niż pozytywne wstrząsy o tej samej wielkości — oraz zmieniające się w czasie przesunięcia wyrazu wolnego spowodowane nieobserwowalnymi zmianami strukturalnymi.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótcePobierz slajdy

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Mapa metod

Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.

Źródła

  1. Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/fourier-tgarch

Która metoda?

Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.

Porównaj obok siebie
ScholarGateFourier TGARCH (Fourier Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/fourier-tgarch · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026