Regression modelEconometrics / time series
ロバストGARCHモデル
ロバストGARCHモデルは、金融収益率系列にしばしば見られる外れ値や裾の重い分布を持つ誤差項に対処するために、古典的なGARCHフレームワークを拡張したものである。ロバストな誤差項を通じて極端な観測値の重みを小さくすることで、データにジャンプ、危機、あるいは標準GARCH推定値を歪めるその他の異常が含まれる場合に、より信頼性の高いボラティリティ予測を生成する。
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出典
- Boudt, K., Danielsson, J., & Laurent, S. (2013). Robust forecasting of dynamic conditional correlation GARCH models. International Journal of Forecasting, 29(2), 244–257. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2012.06.003 ↗
- 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 3). Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/robust-garch-model
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