İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›Fourier Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (Fourier GLS)
Regression modelEconometrics / time series

Fourier Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (Fourier GLS)

Fourier Generalized Least Squares · Ayrıca şöyle bilinir: Fourier GLS, Fourier-based GLS, Fourier flexible GLS, spectral GLS

Fourier GLS, zaman serisindeki yumuşak, kademeli yapısal değişimi, araştırmacının ne zaman veya kaç tane kırılma meydana geldiğini belirtmesini gerektirmeden yakalamak için genelleştirilmiş en küçük kareler çerçevesine düşük frekanslı trigonometrik (Fourier) terimleri yerleştirir. Yaklaşım, geleneksel kırılma tarihi varsayımlarının keyfi olabileceği birim kök testi ve eşbütünleşme analizinde özellikle değerlidir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Fourier Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (Fourier GLS)
Genelleştirilmiş En Küçü…

Ne zaman kullanılır

Yumuşak, sürekli yapısal değişimin bir zaman serisinin deterministik bileşeninde meydana geldiğinden şüpheleniyorsanız ancak kesin kırılma tarihlerini belirleyemiyorsanız — örneğin, kademeli olarak değişen enflasyon hedefleri, gelişen para politikası duruşları veya yavaş demografik eğilimler — Fourier GLS'yi kullanın. Geleneksel kırılma noktası testlerinin yanlış belirtilmiş kırılma tarihleri nedeniyle aşırı reddettiği durumlarda birim kök ve durağanlık testi için uygundur. Yapısal değişim yumuşak değil ani olduğunda, örneklem çok kısa olduğunda (yaklaşık 50 gözlemden az) veya açık rejim anahtarlarını modellemek için güçlü bir neden olduğunda kaçının — bu durumlarda eşik veya Markov anahtarlama modelleri daha uygundur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Araştırmacının kırılma tarihlerini veya kırılma sayısını önceden belirtmesini gerektirmeden yumuşak, kademeli yapısal değişimi yakalar.
  • Fourier genlikleri sıfır olduğunda standart GLS modelini özel bir durum olarak içerir, bu da doğal bir belirleme testi sağlar.
  • Hatalar seri olarak ilişkiliyse veya değişen varyanslıysa GLS'nin OLS üzerindeki verimlilik avantajını korur.
  • Birim kök testi, eşbütünleşme ve genel regresyon ayarları için birleşik bir çerçevede uygulanabilir.
  • Tutumludur: tek bir düşük frekanslı sinüs-kosinüs çifti çok çeşitli yumuşak kaymaları yaklaştırabilir.
Sınırlılıklar
  • Keskin, süreksiz kırılmaları yakalayamaz; gerçek kırılma ani ise, trigonometrik yaklaşım zayıf uyar ve güç düşer.
  • Frekans seçimi, sonraki çıkarımda tam olarak hesaba katılmayan bir ön test adımı ekler, bu da sonlu örneklemlerde test boyutunu bozabilir.
  • Birim kök testleri için kritik değerler simüle edilmelidir; standart ADF tabloları uygulanamaz.
  • Performans, Fourier terimlerinin çok sayıda serbestlik derecesi tükettiği çok kısa örneklemlerde bozulur.

SSS

Fourier GLS standart GLS'den nasıl farklıdır?

Standart GLS yalnızca hata terimindeki seri korelasyonunu veya değişen varyansı düzeltir. Fourier GLS, bilinmeyen yumuşak yapısal değişimi emmek için deterministik model kısmını ek olarak sinüs ve kosinüs terimleriyle genişletir, bu da trend veya kırılma tarihlerinin yanlış belirtilmesine karşı dayanıklı olmasını sağlar.

Fourier frekansı k'yı nasıl seçerim?

k = 1, 2, ..., floor(T/2) üzerinde ızgara araması yapın ve en küçük kareler toplamını (veya AIC gibi bir bilgi kriterini) en aza indiren değeri seçin. Pratikte, k = 1 veya 2 çoğu makroekonomik uygulama için yeterlidir; daha büyük değerler aşırı uyum riski taşır.

Fourier GLS birden fazla yapısal kırılmayı tespit edebilir mi?

Evet, dolaylı olarak. Tek bir düşük frekanslı Fourier bileşeni iki veya daha fazla yumuşak kaymayı yaklaştırabilir. Ancak, kırılmalar keskin ve çok sayıda ise, açık çoklu kırılma testleri (örneğin, Bai-Perron) daha güçlüdür.

Fourier GLS birim kök testleri için hangi kritik değerleri kullanmalıyım?

Standart ADF veya PP kritik değerleri burada yanlıştır. Enders ve Lee (2012) tarafından tablolanmış yanıt yüzeyi veya simülasyon tabanlı kritik değerleri kullanın veya belirli örneklem boyutunuz ve model belirlemeniz için Monte Carlo ile oluşturun.

Fourier GLS panel verileri için uygun mudur?

Fourier terimli panel birim kök testi için uzantılar mevcuttur (örneğin, Nazlioglu ve Karul, 2017), ancak yöntem başlangıçta tek değişkenli zaman serileri için tasarlanmıştır. Panel uygulamaları için, özel panel Fourier birim kök literatürüne bakın.

Kaynaklar

  1. Becker, R., Enders, W., & Hurn, S. (2004). A general test for time dependence in parameters. Journal of Applied Econometrics, 19(7), 899-906. DOI: 10.1002/jae.751 ↗
  2. Enders, W., & Lee, J. (2012). The flexible Fourier form and Dickey-Fuller type unit root tests. Economics Letters, 117(1), 196-199. DOI: 10.1016/j.econlet.2012.04.081 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/fourier-gls

İlişkili yöntemler

Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GLS)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GLS)İstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Fourier WLS (Fourier Esnek Ağırlıklı En Küçük Kareler)Fourier ENK (Fourier ile Genişletilmiş En Küçük Kareler)Fourier ADF Birim Kök TestiFourier AR ModeliFourier Rassal Etkiler ModeliFourier Zivot-Andrews Birim Kök TestiFourier Vektör Hata Düzeltme Modeli (Fourier VECM)Fourier Phillips-Perron (Fourier PP) Birim Kök Testi

İlgili referans kavramlar

EconometricsMatematiksel ve Nicel YöntemlerFourier SerileriFinancial EconometricsTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerFourier Dönüşümü

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Fourier GLS (Fourier Generalized Least Squares). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/fourier-gls · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Becker, Enders, and Hurn; extended by Enders and Lee
Year
2004-2012
Type
Time-series regression estimator
DataType
Time series (univariate or multivariate)
Subfamily
Econometrics / time series
İlişkili yöntemler
Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GLS)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil