Model GARCH (Prognozowanie zmienności)
Uogólniony Autoregresyjny Model Warunkowej Heteroskedastyczności (GARCH), wprowadzony przez Tima Bollersleva w 1986 roku, modeluje zmienną w czasie wariancję warunkową szeregu czasowego finansowego. Uchwyca on klastrowanie zmienności i efekt ARCH, stanowiąc standardowe narzędzie do estymacji ryzyka i zmienności w szeregach zwrotów.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+29 more
Źródła
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometria↔ compare
- Wykładniczy GARCH (EGARCH)Ekonometria↔ compare
- Wygładzanie wykładnicze proste i podwójne (SES / Holt)Ekonometria↔ compare
- Regresja metodą najmniejszych kwadratów (OLS)Ekonometria↔ compare
- Regresja kwantylowaEkonometria↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →