ScholarGate
Assistent
Regression modelMulti-scale volatility

Component GARCH

Component GARCH deconstrueert de conditionele variantie in transitoire (kortetermijn) en permanente (langetermijn) componenten met verschillende dynamieken, wat flexibiliteit toelaat in het vastleggen van volatiliteitsgedrag op meerdere frequenties. Geïntroduceerd door Engle en Lee (1999), modelleert het elegant de empirische bevinding dat volatiliteit zowel snelle middeling (dagelijkse schokken) als langzame middeling (niveauverschuivingen) vertoont. Dit raamwerk is cruciaal voor het begrijpen van volatiliteitspersistentie en het verbeteren van langetermijnvolatiliteitsprognoses.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Engle, R. F., & Lee, G. (1999). A permanent and transitory component model of stock return volatility. Journal of Political Economy, 107(6), 1363-1384. link
  2. Ling, S., & McAleer, M. (2003). Asymptotic theory and inference for dynamic conditional distribution models. Journal of Econometrics, 106(1), 119-135. link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Component-Based GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/component-garch

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.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateComponent GARCH (Component-Based GARCH Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/component-garch · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026