ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Model GARCH Fourier

Modelul GARCH Fourier încorporează termeni trigonometri Fourier într-un cadru GARCH standard pentru a capta schimbări line, graduale în procesul de varianță condiționată, fără a necesita cunoașterea datelor exacte ale punctelor de ruptură structurală. Prin aproximarea tiparelor necunoscute de ruptură cu funcții sinusoidale, modelează simultan clusterizarea volatilității și varianța necondiționată dependentă de timp.

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDescarcă prezentarea

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGateFourier GARCH Model (Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/fourier-garch-model · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026