ScholarGate
المساعد
Regression modelEconometrics / time series

نموذج GARCH المتين

يمدّد نموذج GARCH المتين (Robust GARCH) الإطار الكلاسيكي لـ GARCH للتعامل مع القيم الشاذة (outliers) والابتكارات ذات الذيول الثقيلة (heavy-tailed innovations) التي تظهر بشكل شائع في سلاسل العوائد المالية. من خلال التقليل من وزن المشاهدات المتطرفة عبر حد ابتكار متين (robust innovation term)، فإنه ينتج توقعات تقلب (volatility forecasts) أكثر موثوقية عندما تحتوي البيانات على قفزات (jumps) أو أزمات (crises) أو شذوذات أخرى قد تشوه تقديرات GARCH القياسية.

طبِّق باستخدام EconMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Boudt, K., Danielsson, J., & Laurent, S. (2013). Robust forecasting of dynamic conditional correlation GARCH models. International Journal of Forecasting, 29(2), 244–257. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2012.06.003
  2. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/robust-garch-model

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

يُستشهد بها في

ScholarGateRobust GARCH model (Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/econometrics/robust-garch-model · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026