ScholarGate
Assistent
Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS nedbryder volatilitet i kortsigtede (GARCH) og langsigtede (MIDAS) komponenter, hvilket tillader makroøkonomiske variabler med lav frekvens at drive mellemlang volatilitet, mens afkast med høj frekvens styrer daglige udsving. Introduceret af Engle og Ghysels (2012), adskiller denne ramme elegant volatilitetens tidsskalaer. Tilgangen er kraftfuld til at forstå, hvordan makroforhold (vækst, inflation) driver risikopræmier og til forbedret volatilitetsforudsigelse.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  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

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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

Refereret af

ScholarGateGARCH-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/econometrics/garch-midas · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026