GARCH-MIDAS
GARCH-MIDAS ontleedt volatiliteit in kortetermijn- (GARCH) en langetermijncomponenten (MIDAS), waardoor macro-economische variabelen met een lage frequentie de volatiliteit op middellange termijn kunnen beïnvloeden, terwijl rendementen met een hoge frequentie dagelijkse fluctuaties bepalen. Dit raamwerk, geïntroduceerd door Engle en Ghysels (2012), scheidt elegant de tijdschalen van volatiliteit. De aanpak is krachtig voor het begrijpen van hoe macro-omstandigheden (groei, inflatie) risicopremies aansturen en voor verbeterde volatiliteitsprognoses.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Component GARCHEconometrie↔ compare
- DCC-MIDASEconometrie↔ compare
- U-MIDAS (Unrestricted MIDAS)Econometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →