เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| โฟริเยร์ EGARCH: การสร้างแบบจำลองความผันผวนด้วยการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่ราบรื่น× | แบบจำลองความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไขอัตถอยทั่วไป (GARCH)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2010s | 1986 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Extension of Nelson (1991) EGARCH using Fourier approximation frameworks | Tim Bollerslev |
| ประเภท≠ | Volatility model with smooth structural breaks | Conditional volatility model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | 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 ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Fourier-EGARCH, F-EGARCH, Fourier exponential GARCH, smooth structural break EGARCH | GARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH Modeli |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 3 | 5 |
| สรุป≠ | Fourier EGARCH extends Nelson's (1991) Exponential GARCH model by embedding Fourier trigonometric terms in the conditional variance equation to capture smooth, gradual shifts in the unconditional variance level over time. This allows the model to handle structural breaks in volatility without requiring prior knowledge of their timing or number. | GARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|