ScholarGate
Asistent
Regression model

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.

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+29 more

Surse

  1. 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.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateGARCH Model (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/garch-model · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026