Regression model

Model GARCH (Previsió de la Volatilitat)

El model de Heteroskedasticitat Condicional Autoregressiva Generalitzada (GARCH), introduït per Tim Bollerslev el 1986, modela la variància condicional canviant en el temps d'una sèrie temporal financera. Captura el clúster de volatilitat i l'efecte ARCH, i és l'eina estàndard per estimar el risc i la volatilitat en sèries de rendiments.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

+29 more

Fonts

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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateGARCH Model (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/garch-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026