Regression modelEconometrics / time series

Robusni GARCH model

Robusni GARCH model proširuje klasični GARCH okvir za obradu odstupanja (eng. outliers) i inovacija s teškim repovima koje se često pojavljuju u serijama financijskih prinosa. Smanjenjem težine ekstremnih opažanja putem robusnog člana inovacije, proizvodi pouzdanije prognoze volatilnosti kada podaci sadrže skokove, krize ili druge anomalije koje bi inače iskrivile standardne GARCH procjene.

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.

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

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