Regression modelEconometrics / time series

מודל GARCH חסין

מודל ה-GARCH החסין מרחיב את מסגרת ה-GARCH הקלאסית כדי להתמודד עם תצפיות חריגות (outliers) וחדשנות בעלת זנבות כבדים, המופיעות לעיתים קרובות בסדרות של תשואות פיננסיות. על ידי הפחתת משקלן של תצפיות קיצוניות באמצעות איבר חדשנות חסין, הוא מייצר תחזיות תנודתיות אמינות יותר כאשר הנתונים מכילים קפיצות, משברים או אנומליות אחרות שעלולות לעוות את אומדני ה-GARCH הסטנדרטיים.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateRobust GARCH model (Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/robust-garch-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026