ScholarGate
المساعد

قارن الطرق

راجع الطرق التي اخترتها جنبًا إلى جنب؛ الصفوف المختلفة مميَّزة.

نموذج التباين الشرطي الذاتي الانحداري المعمم (GARCH)×نموذج ARIMA (الانحدار الذاتي المتكامل للمتوسط المتحرك)×
المجالالاقتصاد القياسيالاقتصاد القياسي
العائلةRegression modelRegression model
سنة النشأة19862015
صاحب الطريقةTim BollerslevBox & Jenkins (Box-Jenkins methodology)
النوعConditional volatility modelUnivariate time-series model
المصدر التأسيسيBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
الأسماء البديلةGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH ModeliBox-Jenkins model, ARIMA(p,d,q), ARIMA Modeli
ذات صلة55
الملخصGARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns.ARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series from its own past. It is the centrepiece of the Box-Jenkins methodology set out in Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5th ed., 2015).
ScholarGateمجموعة البيانات
  1. v1
  2. 1 المصادر
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 المصادر
  3. PUBLISHED

انتقل إلى البحث تنزيل الشرائح

ScholarGateقارن الطرق: GARCH · ARIMA. استُرجع بتاريخ 2026-06-17 من https://scholargate.app/ar/compare