Fourier GARCH-modell
Fourier GARCH-modellen inkorporerar trigonometriska Fouriertermer i ett standard GARCH-ramverk för att fånga jämna, gradvisa skiften i den betingade variansprocessen utan att kräva kännedom om exakta tidpunkter för strukturella brott. Genom att approximera okända brottsmönster med sinusformiga funktioner modellerar den gemensamt volatilitetsklustring och tidsvarierande ovillkorlig varians.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Metodkarta
Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.
Källor
- 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 ↗
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Flexible Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/fourier-garch-model
Vilken metod?
Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.
- Autoregressiv modell för betingad heteroskedasticitet (ARCH-modell)Ekonometri↔ jämför
- DCC-GARCH-modellen (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometri↔ jämför
- EGARCH-modellen (Exponential GARCH)Ekonometri↔ jämför
- Fourier ARDL Bounds TestEkonometri↔ jämför
- TGARCH-modell (Threshold GARCH)Ekonometri↔ jämför
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →