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Regression modelEconometrics / time series

Modelo GARCH de Fourier

O modelo GARCH de Fourier incorpora termos trigonométricos de Fourier num quadro GARCH padrão para capturar mudanças suaves e graduais no processo de variância condicional sem exigir o conhecimento de datas exatas de quebra estrutural. Ao aproximar padrões de quebra desconhecidos com funções sinusoidais, ele modela conjuntamente a aglomeração de volatilidade e a variância incondicional variável no tempo.

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Fontes

  1. 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
  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

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/econometrics/fourier-garch-model

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Referenciado por

ScholarGateFourier GARCH Model (Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/econometrics/fourier-garch-model · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026