Моделі довгої пам'яті (ARFIMA, FIGARCH)
Моделі довгої пам'яті є методами дробової інтеграції, які фіксують справжню довгу пам'ять через гіперболічну структуру спадання автокореляції. ARFIMA, запроваджена Грейнджером та Джойє (1980), моделює довгу пам'ять у рядах дохідності, тоді як FIGARCH, запроваджена Бейлі, Боллерслевом та Міккельсеном (1996), фіксує довгу пам'ять у рядах волатильності; параметр d вимірює ступінь дробової інтеграції.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Granger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15-29. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1980.tb00297.x ↗
- Baillie, R. T., Bollerslev, T. & Mikkelsen, H. O. (1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74(1), 3-30. DOI: 10.1016/S0304-4076(95)01749-6 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Long-Memory Time Series Models (ARFIMA, FIGARCH). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/finance/long-memory-models
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.
- Модель ARIMA (Авторегресійна інтегрована ковзна середня)Економетрика↔ compare
- Модель GARCH (Прогнозування волатильності)Економетрика↔ compare
- Аналіз ринкової мікроструктури на основі високочастотних данихФінанси↔ compare
- Регресія звичайно найменших квадратів (ЗНК)Економетрика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →