Regression modelEconometrics / time series

Model ARCH odporny na wartości odstające

Model ARCH odporny na wartości odstające (Robust ARCH) rozszerza klasyczne ramy autoregresyjnej heteroskedastyczności warunkowej poprzez zastąpienie standardowego estymatora największej wiarygodności odpornymi alternatywami, które ograniczają lub eliminują wpływ wartości odstających. Dzięki temu estymaty zmienności są odporne na ekstremalne obserwacje, które często zanieczyszczają szeregi czasowe danych finansowych i makroekonomicznych.

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. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI: 10.2307/1912773
  2. Iqbal, F. (2013). Robust estimation for the ARCH models. Revista Colombiana de Estadística, 36(1), 41–56. link

Jak cytować tę stronę

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

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