ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

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

A GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) modell×Egyszerű és Dupla Exponenciális Szintkiegyenlítés (SES / Holt)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19861957
MegalkotóTim BollerslevRobert G. Brown (SES); Charles C. Holt (linear trend)
TípusConditional volatility modelExponential smoothing forecasting model
AlapműBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link ↗
Alternatív nevekGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH ModeliSES, Holt's linear trend method, exponential smoothing forecasting, Basit ve Çift Üstel Düzleştirme (SES / Holt)
Kapcsolódó53
ÖsszefoglalóGARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns.Exponential smoothing is a family of basic time-series forecasting models in which each new observation updates a smoothed estimate by a weighting parameter. Simple exponential smoothing (SES), introduced by Robert G. Brown in 1959, forecasts series with a stable level, while Holt's double exponential smoothing, introduced by Charles C. Holt in 1957, adds a trend term using the parameters alpha and beta.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 1 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: GARCH · Exponential Smoothing. Letöltve 2026-06-18, forrás: https://scholargate.app/hu/compare