แบบจำลอง Fourier DCC-GARCH
แบบจำลอง Fourier DCC-GARCH เป็นการต่อยอดกรอบการทำงานของแบบจำลอง GARCH แบบความสัมพันธ์มีเงื่อนไขพลวัต (Dynamic Conditional Correlation GARCH) ของ Engle โดยการฝังพจน์ตรีโกณมิติแบบ Fourier เข้าไปในสมการค่าเฉลี่ยมีเงื่อนไขหรือสมการความแปรปรวน การทำเช่นนี้ทำให้แบบจำลองสามารถประมาณการการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างอย่างค่อยเป็นค่อยไปและราบรื่นในพลวัตของความผันผวนและความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ โดยไม่จำเป็นต้องทราบจำนวนหรือช่วงเวลาของจุดเปลี่ยน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlations: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. link ↗
- Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168-175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/fourier-dcc-garch
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.
- แบบจำลอง DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง Fourier GARCHเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare