Autoregresivul Condiționat Generalizat cu Heteroscedasticitate (GARCH)
GARCH este un model econometric pentru volatilitatea variabilă în timp a seriilor de timp financiare, introdus de Tim Bollerslev în 1986 ca o generalizare a modelului ARCH al lui Engle. Acesta tratează varianța condiționată ca o funcție a șocurilor pătratice anterioare și a varianțelor anterioare, captând gruparea volatilității observată în randamente.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/garch
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.
- Modelul ARIMA (Autoregresiv Integrat cu Medii Mobile)Econometrie↔ compare
- DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Finanțe↔ compare
- GARCH Exponențial (EGARCH)Econometrie↔ compare
- Netezire Exponențială Simplă și Dublă (SES / Holt)Econometrie↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH Asimetric)Econometrie↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →