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Regression modelMulti-scale volatility

कम्पोनेंट GARCH (Component GARCH)

कम्पोनेंट GARCH, सशर्त प्रसरण (conditional variance) को क्षणिक (अल्पकालिक) और स्थायी (दीर्घकालिक) घटकों में विघटित करता है, जिनकी गतिकी भिन्न होती है, जिससे बहु-आवृत्ति पर अस्थिरता व्यवहार को पकड़ने में लचीलापन मिलता है। Engle और Lee (1999) द्वारा प्रस्तुत, यह सुरुचिपूर्ण ढंग से उस अनुभवजन्य निष्कर्ष को मॉडल करता है कि अस्थिरता तीव्र माध्य-प्रत्यावर्तन (mean-reversion) (दैनिक झटके) और धीमे माध्य-प्रत्यावर्तन (स्तर में बदलाव) दोनों को प्रदर्शित करती है। यह ढाँचा अस्थिरता की दृढ़ता (persistence) को समझने और दीर्घकालिक अस्थिरता पूर्वानुमान में सुधार के लिए महत्वपूर्ण है।

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स्रोत

  1. Engle, R. F., & Lee, G. (1999). A permanent and transitory component model of stock return volatility. Journal of Political Economy, 107(6), 1363-1384. link
  2. Ling, S., & McAleer, M. (2003). Asymptotic theory and inference for dynamic conditional distribution models. Journal of Econometrics, 106(1), 119-135. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Component-Based GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/component-garch

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ScholarGateComponent GARCH (Component-Based GARCH Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/econometrics/component-garch · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026