Model GARCH (Prognoza volatilității)
Modelul GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), introdus de Tim Bollerslev în 1986, modelează varianța condiționată variabilă în timp a unei serii temporale financiare. Acesta surprinde gruparea volatilității și efectul ARCH, fiind instrumentul standard pentru estimarea riscului și a volatilității în seriile de 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.
+29 more
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 Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Modelul ARIMA (Autoregresiv Integrat cu Medii Mobile)Econometrie↔ compare
- GARCH Exponențial (EGARCH)Econometrie↔ compare
- Netezire Exponențială Simplă și Dublă (SES / Holt)Econometrie↔ compare
- Regresia prin metoda celor mai mici pătrate ordinare (OLS)Econometrie↔ compare
- Regresia cuantilicăEconometrie↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →