ScholarGate
Assistent
Regression model

GARCH-modell (volatilitetsprognoser)

Den generaliserte autoregressive betingede heteroskedastisitetsmodellen (GARCH), introdusert av Tim Bollerslev i 1986, modellerer den tidsvarierende betingede variansen til en finansiell tidsserie. Den fanger opp volatilitetsklustering og ARCH-effekten, og er standardverktøyet for å estimere risiko og volatilitet i avkastningsserier.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

+29 more

Kilder

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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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

Referert av

ScholarGateGARCH Model (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/garch-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026