Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS rozkłada zmienność na składową krótkoterminową (GARCH) i długoterminową (MIDAS), umożliwiając zmiennym makroekonomicznym o niskiej częstotliwości kształtowanie zmienności średnioterminowej, podczas gdy zwroty o wysokiej częstotliwości determinują codzienne fluktuacje. Wprowadzone przez Engle'a i Ghyselsa (2012), ramy te elegancko rozdzielają skale czasowe zmienności. Podejście to jest potężne do zrozumienia, w jaki sposób warunki makro (wzrost, inflacja) wpływają na premie za ryzyko, oraz do ulepszonego prognozowania zmienności.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateGARCH-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/garch-midas · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026