Regression model

Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity

আর্থিক বাজারে, শান্ত সময়কাল এবং উত্তাল সময়কাল সাধারণত একসাথে আসে: আজকের একটি বড় পরিবর্তন আগামীকালের একটি বড় পরিবর্তনের সম্ভাবনা বাড়িয়ে দেয় এবং শান্ত দিনগুলো একসাথে গুচ্ছবদ্ধ থাকে। GARCH মডেল এটিকে আনুষ্ঠানিক রূপ দেয় আজকের ভেদাঙ্ককে সাম্প্রতিক বিস্ময় (অতীতের ত্রুটির বর্গ) এবং ভেদাঙ্কের সাম্প্রতিক স্তরের উপর নির্ভরশীল করে। এর ফলে এমন একটি মডেল তৈরি হয় যার ঝুঁকির পূর্বাভাস ধাক্কার পরে বৃদ্ধি পায় এবং ধীরে ধীরে দীর্ঘমেয়াদী গড়ের দিকে স্থির হয়।

EconMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  1. Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/econometrics/garch

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

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateGARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/econometrics/garch · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026