EGARCH Fourier: Mô hình hóa Biến động với các Đứt gãy Cấu trúc Mượt mà
EGARCH Fourier mở rộng mô hình EGARCH Lũy thừa của Nelson (1991) bằng cách nhúng các số hạng lượng giác Fourier vào phương trình phương sai có điều kiện để nắm bắt các dịch chuyển mượt mà, dần dần trong mức độ phương sai không điều kiện theo thời gian. Điều này cho phép mô hình xử lý các đứt gãy cấu trúc trong biến động mà không yêu cầu kiến thức trước về thời điểm hoặc số lượng của chúng.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Exponential GARCH (EGARCH)Kinh tế lượng↔ compare
- Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)Kinh tế lượng↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH bất đối xứng)Kinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →