ScholarGate
Asistent
Regression model

Modely s dlhou pamäťou (ARFIMA, FIGARCH)

Modely s dlhou pamäťou sú metódy frakčnej integrácie, ktoré zachytávajú skutočnú dlhú pamäť prostredníctvom hyperbolicky klesajúcej autokorelačnej štruktúry. ARFIMA, predstavený Grangerom a Joyeuxom (1980), modeluje dlhú pamäť v sériách výnosov, zatiaľ čo FIGARCH, predstavený Baillieom, Bollerslevom a Mikkelsenom (1996), zachytáva dlhú pamäť v sériách volatility; parameter d meria stupeň frakčnej integrácie.

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.

Zdroje

  1. Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15-29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x
  2. Baillie, R. T., Bollerslev, T. & Mikkelsen, H. O. (1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74(1), 3-30. DOI: 10.1016/S0304-4076(95)01749-6

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Long-Memory Time Series Models (ARFIMA, FIGARCH). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/finance/long-memory-models

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

ScholarGateLong-Memory Models (Long-Memory Time Series Models (ARFIMA, FIGARCH)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/finance/long-memory-models · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026