Regression model

Model GARCH (Prognoziranje volatilnosti)

Generalizirani autoregresivni uvjetni heteroskedastični (GARCH) model, koji je uveo Tim Bollerslev 1986., modelira vremenski promjenjivu uvjetnu varijancu financijske vremenske serije. On obuhvaća klasteriranje volatilnosti i ARCH efekt te je standardni alat za procjenu rizika i volatilnosti u serijama prinosa.

Primijenite uz EconMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

+29 more

Izvori

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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

ScholarGateGARCH Model (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/garch-model · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026