পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| মার্কভ-সুইচিং মাল্টিফ্র্যাক্টাল মডেল× | GARCH মডেল (ভলাটিলিটি পূর্বাভাস)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র≠ | সময় সারি | অর্থমিতি |
| পরিবার≠ | Process / pipeline | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2004 | 1986 |
| প্রবর্তক≠ | Luc E. Calvet | Tim Bollerslev |
| ধরন≠ | Stochastic volatility model | Conditional volatility model |
| মৌলিক উৎস≠ | Calvet, L. E., & Fisher, A. J. (2004). How to forecast long-run volatility: regime-switching and the estimation of multifractal processes. Journal of Financial Econometrics, 2(1), 49–83. DOI ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | MSM, Markov-switching multifractal volatility | GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini) |
| সম্পর্কিত≠ | 3 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | The Markov-Switching Multifractal (MSM) model is a flexible framework for capturing time-varying volatility and long-memory effects in financial time series. Developed by Calvet and Fisher (2004), it combines Markov chain theory with multifractal scaling principles to generate volatility that exhibits multiple frequency components, each switching between high and low regimes. This approach is particularly effective for modeling asset returns with realistic fat tails and clustered volatility. | The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|