Regression modelEconometrics / time series

Nieliniowy model ARCH (NARCH)

Nieliniowy model ARCH (NARCH), wprowadzony przez Higginsa i Berę (1992), rozszerza oryginalne ramy ARCH Engla, pozwalając na estymację transformacji potęgowej zmienności z danych, zamiast ustalania jej na poziomie dwóch. Ta elastyczność pozwala uchwycić szerszą klasę dynamiki zmienności obserwowaną w finansowych i makroekonomicznych szeregach czasowych.

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. Higgins, M. L., & Bera, A. K. (1992). A class of nonlinear ARCH models. International Economic Review, 33(1), 137-158. DOI: 10.2307/2526988
  2. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-arch-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

Cytowana przez

ScholarGateNonlinear ARCH model (Nonlinear Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-arch-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026