ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

ARCH modell (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×ARMA-modell (Autoregresszív Mozgóátlag)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19821970
MegalkotóRobert F. EngleGeorge E. P. Box and Gwilym M. Jenkins
TípusConditional volatility modelTime series model
AlapműEngle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. link ↗
Alternatív nevekARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance modelARMA, Box-Jenkins model, autoregressive moving average, AR(p)MA(q)
Kapcsolódó65
ÖsszefoglalóThe ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.The ARMA(p,q) model describes a stationary time series as a combination of two components: an autoregressive part that regresses the current value on its own past p values, and a moving average part that accounts for past q error terms. It is the foundational framework of the Box-Jenkins methodology for univariate time series modelling and short-run forecasting.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: ARCH model · ARMA model. Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/compare