GARCH modelis (volatilitātes prognozēšana)
Vispārējais Autoregresīvais Nosacītais Heteroskedastiskuma (GARCH) modelis, ko 1986. gadā ieviesa Tims Bolerslevs, modelē finanšu laika sēriju nosacīto dispersiju, kas mainās laikā. Tas aptver volatilitātes kopu veidošanos un ARCH efektu, un ir standarta instruments riska un atdeves sēriju volatilitātes novērtēšanai.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+29 more
Avoti
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- ARIMA (autoregresīvais integrētais slīdošā vidējā) modelisEkonometrija↔ compare
- EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrija↔ compare
- Vienkāršā un dubultā eksponenciālā izlīdzināšana (SES / Holt)Ekonometrija↔ compare
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Kvantīļu regresijaEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →