Модел GARCH (Прогнозиране на волатилността)
Моделът на обобщена авторегресивна условна хетероскедастичност (GARCH), въведен от Тим Болерслев през 1986 г., моделира променящата се във времето условна дисперсия на финансова времева серия. Той улавя клъстеризацията на волатилността и ARCH ефекта и е стандартният инструмент за оценка на риска и волатилността в сериите от доходност.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+29 more
Източници
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/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.
- Модел ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Иконометрия↔ compare
- Експоненциален GARCH (EGARCH)Иконометрия↔ compare
- Просто и двойно експоненциално изглаждане (SES / Holt)Иконометрия↔ compare
- Метод на най-малките квадрати (МНК)Иконометрия↔ compare
- Квантилна регресияИконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →