Regression model
सामान्यीकृत ऑटोरेग्रेसिव कंडीशनल हेटेरोस्केडैस्टिसिटी (GARCH)
GARCH वित्तीय समय श्रृंखला की समय-परिवर्तनशील अस्थिरता के लिए एक अर्थमितीय मॉडल है, जिसे टिम बोलर्सलेव ने 1986 में एंगल के ARCH मॉडल के सामान्यीकरण के रूप में प्रस्तुत किया था। यह पिछली वर्गित झटकों और पिछले प्रसरणों के फलन के रूप में सशर्त प्रसरण का व्यवहार करता है, जो रिटर्न में देखी गई अस्थिरता क्लस्टरिंग को दर्शाता है।
पूरी विधि पढ़ें
केवल सदस्यों के लिए
साइन इन करेंयह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/garch
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.
- ऑटोरेग्रेसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज (ARIMA) मॉडलअर्थमिति↔ compare
- डीसीसी-गार्च (गतिशील सशर्त सहसंबंध)वित्त↔ compare
- एक्सपोनेंशियल GARCH (EGARCH)अर्थमिति↔ compare
- सरल और दोहरा घातीय समतलन (SES / Holt)अर्थमिति↔ compare
- जीजेआर-गार्च (असममित गार्च)अर्थमिति↔ compare