ScholarGate
Assistent
Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS jaotab volatiilsuse lühi- (GARCH) ja pikaajaliseks (MIDAS) komponentideks, võimaldades madalsageduslike makromajanduslike muutujate mõjutada keskpikaajalist volatiilsust, samal ajal kui kõrgsageduslikud tootlused juhivad igapäevaseid kõikumisi. Engle ja Ghysels (2012) poolt kasutusele võetud raamistik eraldab elegantelt volatiilsuse ajaskaalad. See lähenemisviis on võimas makrotingimuste (kasv, inflatsioon) mõju mõistmiseks riskipreemiatele ja volatiilsuse prognoosimise parandamiseks.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  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

Kuidas sellele lehele viidata

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

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti

Sellele viitavad

ScholarGateGARCH-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/garch-midas · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026