Robust GARCH मॉडल
Robust GARCH मॉडल शास्त्रीय GARCH ढांचे को आउटलायर्स (outliers) और भारी-पूंछ वाले नवाचारों (heavy-tailed innovations) को संभालने के लिए विस्तारित करता है जो आमतौर पर वित्तीय रिटर्न श्रृंखलाओं में दिखाई देते हैं। एक मजबूत नवाचार पद (robust innovation term) के माध्यम से अत्यधिक अवलोकनों (extreme observations) को कम महत्व देकर, यह अधिक विश्वसनीय अस्थिरता पूर्वानुमान (volatility forecasts) उत्पन्न करता है जब डेटा में जंप (jumps), संकट (crises), या अन्य विसंगतियां (anomalies) होती हैं जो अन्यथा मानक GARCH अनुमानों को विकृत कर देंगी।
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स्रोत
- 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 ↗
- Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-garch-model
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