Regression modelEconometrics / time series

Fourier EGARCH: Modelovanie volatility s hladkými štrukturálnymi zlomami

Fourier EGARCH rozširuje exponenciálny GARCH model Nelsona (1991) začlenením Fourierových trigonometrických členov do rovnice podmienenej variance, aby zachytil hladké, postupné posuny v úrovni nepodmienenej variance v čase. To umožňuje modelu zvládnuť štrukturálne zlomy vo volatilite bez potreby predchádzajúcej znalosti ich načasovania alebo počtu.

Použiť v EconMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Fourier EGARCH: Modelovanie volatility s hladkými štrukturálnymi zlomami
Exponential GARCH (EGARC…Zovšeobecnený autoregres…GJR-GARCH (Asymetrický G…Model Fourier TGARCH

Zdroje

  1. 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
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/fourier-egarch

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

Odkazujú sem

ScholarGateFourier EGARCH (Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/econometrics/fourier-egarch · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026