ScholarGate
Assistent
Regression model

GARCH-model (Volatiliteitsvoorspelling)

Het Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)-model, geïntroduceerd door Tim Bollerslev in 1986, modelleert de tijdsvariërende conditionele variantie van een financiële tijdreeks. Het vangt volatiliteitsclustering en het ARCH-effect op en is het standaardinstrument voor het schatten van risico en volatiliteit in rendementsreeksen.

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.

+29 more

Bronnen

  1. Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateGARCH Model (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/garch-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026