Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)
GARCH adalah model ekonometrika untuk volatilitas yang berubah seiring waktu dari deret waktu keuangan, diperkenalkan oleh Tim Bollerslev pada tahun 1986 sebagai generalisasi dari model ARCH Engle. Model ini memperlakukan varians kondisional sebagai fungsi dari kejutan kuadrat masa lalu dan varians masa lalu, menangkap klastering volatilitas yang terlihat pada imbal hasil.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- DCC-GARCH (Korelasi Kondisional Dinamis)Keuangan↔ compare
- Exponential GARCH (EGARCH)Ekonometrika↔ compare
- Penghalusan Eksponensial Sederhana dan Ganda (SES / Holt)Ekonometrika↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH Asimetris)Ekonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →