Regression modelEconometrics / time series
傅里叶自回归模型
傅里叶自回归模型通过在确定性分量中添加三角函数(正弦和余弦)项来扩展标准的自回归模型。这使得模型能够在不要求研究者显式定位或计数结构性断点的情况下,捕捉时间序列均值或趋势的平滑、渐进式变化。
阅读完整方法
仅限会员
登录使用免费账户登录即可阅读本节。
方法图谱
相关方法的邻域——选择一个节点以展开探索。
来源
- 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 ↗
- Becker, R., Enders, W., & Lee, J. (2006). A stationarity test in the presence of an unknown number of smooth breaks. Journal of Time Series Analysis, 27(3), 381–409. DOI: 10.1111/j.1467-9892.2006.00478.x ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Augmented Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/econometrics/fourier-ar-model
选用哪种方法?
将本方法与其最相近的同类并置,并排研读——本馆将书籍铺陈于案上,取舍则由您定夺。
- 自回归积分滑动平均模型 (ARIMA)计量经济学↔ 比较
- 自回归移动平均模型 (ARMA)计量经济学↔ 比较
- 自回归模型 (AR)计量经济学↔ 比较
- 傅里叶ARDL边界检验计量经济学↔ 比较
- 傅里叶向量误差修正模型 (Fourier VECM)计量经济学↔ 比较
- 结构突变自回归模型计量经济学↔ 比较