ScholarGate
Асистент
Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS разлага волатилността на компоненти с къс (GARCH) и дълъг (MIDAS) хоризонт, позволявайки на макроикономически променливи с ниска честота да влияят на средносрочната волатилност, докато възвръщаемостта с висока честота управлява дневните флуктуации. Въведена от Engle и Ghysels (2012), тази рамка елегантно разделя времевите мащаби на волатилността. Подходът е мощен за разбиране как макро условията (растеж, инфлация) движат рисковите премии и за подобрено прогнозиране на волатилността.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link
  2. Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2005). There is a risk-return trade-off after all. Journal of Financial Economics, 76(3), 674-704. DOI: 10.1016/j.jfineco.2004.03.008

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/garch-midas

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateGARCH-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/garch-midas · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026