Regression modelEconometrics / time series

Fourier EGARCH: Моделювання волатильності з плавними структурними зсувами

Fourier EGARCH розширює експоненційну модель GARCH Нельсона (1991), вбудовуючи тригонометричні члени Фур'є в рівняння умовної дисперсії для захоплення плавних, поступових змін в рівні безумовної волатильності з часом. Це дозволяє моделі обробляти структурні зсуви у волатильності без попереднього знання їх часу або кількості.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fourier EGARCH: Моделювання волатильності з плавними структурними зсувами
Експоненційне GARCH (EGA…Узагальнена авторегресій…GJR-GARCH (Асиметричний…Модель Фур'є TGARCH

Джерела

  1. 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
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/fourier-egarch

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

Згадується в

ScholarGateFourier EGARCH (Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/fourier-egarch · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026