ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robustne GARCH-mudel

Robustne GARCH-mudel laiendab klassikalist GARCH-raamistikku, et käsitleda finantsrendi sarjades sageli esinevaid äärmuslikke väärtusi ja raskete sabadega innovatsioone. Tugevalt kaalutud äärmuslike vaatluste kaudu robustse innovatsioonitermini abil toodab see usaldusväärsemaid volatiilsuse prognoose, kui andmed sisaldavad hüppeid, kriise või muid kõrvalekaldeid, mis muidu moonutaksid standardseid GARCH-hinnanguid.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. Boudt, K., Danielsson, J., & Laurent, S. (2013). Robust forecasting of dynamic conditional correlation GARCH models. International Journal of Forecasting, 29(2), 244–257. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2012.06.003
  2. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/robust-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

Sellele viitavad

ScholarGateRobust GARCH model (Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/robust-garch-model · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026