Regression modelEconometrics / time series

Robust GARCH -malli

Robust GARCH -malli laajentaa klassista GARCH-kehystä käsittelemään poikkeamia ja paksureunaisia innovaatioita, joita esiintyy yleisesti rahoitusvarojen tuottosarjoissa. Painottamalla äärimmäisiä havaintoja alas robustin innovaatiotermin avulla, se tuottaa luotettavampia volatiliteettiennusteita, kun aineistossa on hyppyjä, kriisejä tai muita poikkeamia, jotka muuten vääristäisivät standardeja GARCH-estimaatteja.

Sovella työkalulla EconMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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

Tähän viittaavat

ScholarGateRobust GARCH model (Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/robust-garch-model · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026