GARCH-MIDAS
GARCH-MIDAS sadala svārstīgumu īstermiņa (GARCH) un ilgtermiņa (MIDAS) komponentēs, ļaujot zemas frekvences makroekonomikas mainīgajiem ietekmēt vidēja termiņa svārstīgumu, kamēr augstas frekvences atdeve nosaka ikdienas svārstības. Šo sistēmu, ko ieviesa Engle un Ghysels (2012), eleganti atdala svārstīguma laika skalas. Pieeja ir spēcīga, lai izprastu, kā makroekonomiskie apstākļi (izaugsme, inflācija) ietekmē riska prēmijas un lai uzlabotu svārstīguma prognozēšanu.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Komponentu GARCHEkonometrija↔ compare
- DCC-MIDAS (dinamiskā nosacītā korelācija ar jauktām frekvencēm)Ekonometrija↔ compare
- Neierobežotā MIDAS regresijaEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →