Regression model

Modèle GARCH (Prévision de la volatilité)

Le modèle GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), introduit par Tim Bollerslev en 1986, modélise la variance conditionnelle variant dans le temps d'une série temporelle financière. Il capture le regroupement de la volatilité et l'effet ARCH, et constitue l'outil standard pour estimer le risque et la volatilité dans les séries de rendements.

Appliquer avec EconMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

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

+29 more

Sources

  1. Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/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

Référencée par

ScholarGateGARCH Model (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/garch-model · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026