GARCH-MIDAS
GARCH-MIDAS menguraikan volatilitas menjadi komponen jangka pendek (GARCH) dan jangka panjang (MIDAS), memungkinkan variabel makroekonomi berfrekuensi rendah mendorong volatilitas jangka menengah sementara pengembalian berfrekuensi tinggi mengatur fluktuasi harian. Diperkenalkan oleh Engle dan Ghysels (2012), kerangka kerja ini secara elegan memisahkan skala waktu volatilitas. Pendekatan ini ampuh untuk memahami bagaimana kondisi makro (pertumbuhan, inflasi) mendorong premi risiko dan untuk peramalan volatilitas yang lebih baik.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/garch-midas
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.
- GARCH KomponenEkonometrika↔ compare
- DCC-MIDASEkonometrika↔ compare
- Regresi MIDAS Tanpa BatasanEkonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →