Realizētā volatilitāte un HAR modelis
Realizētā volatilitāte novērtē aktīva dispersiju tieši no augstas frekvences starpdienas atlikumiem, nevis no parametriska slēpta procesa. Heterogēnā autoregresijas (HAR) modelis, ko izstrādājis Corsi (2009) un kas balstīts uz Andersen, Bollerslev, Diebold un Labys (2003) realizētās volatilitātes sistēmu, prognozē šo mērvienību, apvienojot dienas, nedēļas un mēneša volatilitātes komponentes, un ir spēcīga alternatīva GARCH modelim volatilitātes prognozēšanai.
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
- Corsi, F. (2009). A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility. Journal of Financial Econometrics, 7(2), 174-196. DOI: 10.1093/jjfinec/nbp001 ↗
- Andersen, T. G., Bollerslev, T., Diebold, F. X., & Labys, P. (2003). Modeling and Forecasting Realized Volatility. Econometrica, 71(2), 579-625. DOI: 10.1111/1468-0262.00418 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Realized Volatility and the Heterogeneous Autoregressive (HAR) Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/finance/realized-volatility
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
- Johansena kointegrācijas tests un Vektora kļūdu korekcijas modelisFinanses↔ compare
- Modeļi ar ilgu atmiņu (ARFIMA, FIGARCH)Finanses↔ compare
- Stohastiskās mainības modelis (Heston)Finanses↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →