Regression model

Generalizovaná autoregresní podmíněná heteroskedasticita (GARCH)

GARCH je ekonometrický model pro časově proměnnou volatilitu finančních časových řad, který v roce 1986 zavedl Tim Bollerslev jako zobecnění ARCH modelu Engleho. Podmíněnou varianci považuje za funkci minulých čtvercových šoků a minulých variancí, čímž zachycuje shlukování volatility pozorované ve výnosech.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

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

Jak citovat tuto stránku

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

Odkazuje sem

ScholarGateGARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/garch · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026