ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Modelul Fourier TGARCH

Modelul Fourier TGARCH extinde cadrul Threshold GARCH prin încorporarea unor termeni trigonometrice Fourier în ecuația varianței condiționate pentru a capta rupturi structurale netede, graduale în dinamica volatilității. Acesta modelează simultan efectele asimetrice de levier — unde șocurile negative amplifică volatilitatea mai mult decât șocurile pozitive de aceeași magnitudine — și schimbările de intercept variabilă în timp cauzate de modificări structurale neobservate.

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. 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

Cum se citează această pagină

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

Ce metodă?

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

Compară alăturat
ScholarGateFourier TGARCH (Fourier Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/fourier-tgarch · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026