ScholarGate
Asisten
Regression modelMulti-scale volatility

GARCH Komponen

GARCH Komponen menguraikan varians bersyarat menjadi komponen sementara (jangka pendek) dan permanen (jangka panjang) dengan dinamika yang berbeda, memungkinkan fleksibilitas dalam menangkap perilaku volatilitas pada berbagai frekuensi. Diperkenalkan oleh Engle dan Lee (1999), model ini secara elegan memodelkan temuan empiris bahwa volatilitas menunjukkan pemulihan rata-rata yang cepat (kejutan harian) dan pemulihan rata-rata yang lambat (pergeseran level). Kerangka kerja ini sangat penting untuk memahami persistensi volatilitas dan meningkatkan peramalan volatilitas jangka panjang.

Terapkan dengan EconMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  1. Engle, R. F., & Lee, G. (1999). A permanent and transitory component model of stock return volatility. Journal of Political Economy, 107(6), 1363-1384. link
  2. Ling, S., & McAleer, M. (2003). Asymptotic theory and inference for dynamic conditional distribution models. Journal of Econometrics, 106(1), 119-135. link

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Component-Based GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/component-garch

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

Dirujuk oleh

ScholarGateComponent GARCH (Component-Based GARCH Model). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/econometrics/component-garch · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026