Model GARCH (Peramalan Volatilitas)
Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH), yang diperkenalkan oleh Tim Bollerslev pada tahun 1986, memodelkan varians kondisional yang berubah terhadap waktu dari deret waktu keuangan. Model ini menangkap pengelompokan volatilitas dan efek ARCH, serta merupakan alat standar untuk mengestimasi risiko dan volatilitas dalam deret 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.
+29 more
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 Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/garch-model
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
- Exponential GARCH (EGARCH)Ekonometrika↔ compare
- Penghalusan Eksponensial Sederhana dan Ganda (SES / Holt)Ekonometrika↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Regresi KuantilEkonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →