Regression model

Model GARCH (Predikce volatility)

Model zobecněné autoregresní podmíněné heteroskedasticity (GARCH), představený Timem Bollerslevem v roce 1986, modeluje časově proměnnou podmíněnou varianci finanční časové řady. Zachycuje shlukování volatility a ARCH efekt a je standardním nástrojem pro odhad rizika a volatility v řadách výnosů.

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.

+29 more

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 Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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

Odkazuje sem

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