Regression model

一般化自己回帰条件付き分散 (GARCH)

GARCHは、金融時系列の変動するボラティリティのための計量経済学的モデルであり、1986年にティム・ボラースレフによって、エンゲルのARCHモデルの一般化として導入された。条件付き分散を過去の二乗ショックと過去の分散の関数として扱い、リターンの変動クラスターを捉える。

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一般化自己回帰条件付き分散 (GARCH)

ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル DCC-GARCH（動的条件付き相関）指数 GARCH (EGARCH)単純指数平滑法（SES）およびホルト法（Doub…GJR-GARCH（非対称GARCH）ARCH-LM検定（ボラティリティ・クラスタリン…コピュラモデル（正規分布、t分布、Clayton…Fourier EGARCH: スムーズな構造変…マルコフ体制スイッチングモデル (MS-AR /…Value at Risk (VaR)（リスク価…

出典

Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/garch

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ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル計量経済学↔ compare
DCC-GARCH（動的条件付き相関）ファイナンス↔ compare
指数 GARCH (EGARCH)計量経済学↔ compare
単純指数平滑法（SES）およびホルト法（Double Exponential Smoothing）計量経済学↔ compare
GJR-GARCH（非対称GARCH）計量経済学↔ compare

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この手法を参照する項目

ARCH-LM検定（ボラティリティ・クラスタリングのため）ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデルコピュラモデル（正規分布、t分布、Clayton、Gumbel、Frank）指数 GARCH (EGARCH)Fourier EGARCH: スムーズな構造変化を伴うボラティリティモデリングマルコフ体制スイッチングモデル (MS-AR / MS-VAR)Value at Risk (VaR)（リスク価値）

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