Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS rozkládá volatilitu na krátkodobou (GARCH) a dlouhodobou (MIDAS) složku, což umožňuje makroekonomickým proměnným s nízkou frekvencí ovlivňovat střednědobou volatilitu, zatímco návratnosti s vysokou frekvencí řídí denní fluktuace. Tento rámec, představený Engle a Ghyselsem (2012), elegantně odděluje časové škály volatility. Přístup je silný pro pochopení toho, jak makro podmínky (růst, inflace) řídí rizikové prémie a pro zlepšení prognóz volatility.

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. Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link
  2. Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2005). There is a risk-return trade-off after all. Journal of Financial Economics, 76(3), 674-704. DOI: 10.1016/j.jfineco.2004.03.008

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/garch-midas

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-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/garch-midas · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026