Regression modelEconometrics / time series
강건 GARCH 모형
강건 GARCH 모형은 금융 수익률 시계열에서 흔히 나타나는 이상치와 두꺼운 꼬리 분포의 혁신(innovation)을 처리하기 위해 고전적인 GARCH 틀을 확장한 것이다. 강건한 혁신 항을 통해 극단적인 관측치의 가중치를 낮춤으로써, 데이터에 점프, 위기 또는 표준 GARCH 추정치를 왜곡할 수 있는 기타 이상 현상이 포함된 경우 더 신뢰할 수 있는 변동성 예측치를 생성한다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/robust-garch-model
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