Regression modelEconometrics / time series

Модель Фур'є TGARCH

Модель Фур'є TGARCH розширює фреймворк Threshold GARCH (TGARCH), вбудовуючи тригонометричні члени Фур'є в рівняння умовної дисперсії для захоплення плавних, поступових структурних зламів у динаміці волатильності. Вона спільно моделює асиметричні ефекти важіля (leverage effects) — де негативні шоки посилюють волатильність сильніше, ніж позитивні шоки однакової величини — та часові зсуви перетину, спричинені неусвідомленою структурною зміною.

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.

Джерела

  1. Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6
  2. 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

Як цитувати цю сторінку

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

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