GARCH with Mixed Data Sampling
Az eszközök volatilitása többféle frekvencián változik: a napi meglepetések rövid távú ingadozásokat okoznak (GARCH), de a makro bizonytalanság (jövőbeli növekedés, Fed-politika) a hosszabb távú volatilitási eltolódásokat vezérli (MIDAS). Ezen komponensek szétválasztása értékes: a napi kereskedők a rövid távú volatilitással foglalkoznak, míg az opciós kereskedők és kockázatkezelők a középtávú szintekre összpontosítanak. A GARCH-MIDAS a kettőt egy kétszintű dekompozíción keresztül ragadja meg.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link ↗
- Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2005). There is a risk-return trade-off after all. Journal of Financial Economics, 76(3), 674-704. DOI: 10.1016/j.jfineco.2004.03.008 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/garch-midas
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Komponens GARCHÖkonometria↔ összehasonlítás
- DCC-MIDASÖkonometria↔ összehasonlítás
- Megszorítások nélküli MIDAS RegresszióÖkonometria↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →