ScholarGate
دستیار

مقایسهٔ روش‌ها

روش‌های انتخابی خود را کنار هم مرور کنید؛ ردیف‌های متفاوت برجسته شده‌اند.

مدل میانگین متحرک غیرخطی (NMA)×مدل GARCH (پیش‌بینی نوسانات)×
حوزهاقتصادسنجیاقتصادسنجی
خانوادهRegression modelRegression model
سال پیدایش19781986
پدیدآورGranger & Andersen (bilinear/NMA framework); Tong (nonlinear time series theory)Tim Bollerslev
نوعNonlinear time series modelConditional volatility model
منبع بنیادینGranger, C. W. J., & Andersen, A. P. (1978). An Introduction to Bilinear Time Series Models. Vandenhoeck and Ruprecht, Gottingen. link ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗
نام‌های دیگرNMA model, nonlinear moving average, NLMA model, nonlinear MAGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
مرتبط45
خلاصهThe Nonlinear Moving Average (NMA) model extends the classical linear MA model by allowing the current observation to depend on past innovations through a nonlinear function rather than a simple weighted sum. It is used in time series analysis when error shocks transmit to outcomes in an asymmetric or state-dependent fashion.The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.
ScholarGateمجموعه‌داده
  1. v1
  2. 2 منابع
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 منابع
  3. PUBLISHED

رفتن به جست‌وجو دریافت اسلایدها

ScholarGateمقایسهٔ روش‌ها: Nonlinear MA model · GARCH Model. بازیابی‌شده در 2026-06-17 از https://scholargate.app/fa/compare