Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH)
GARCH — это эконометрическая модель для изменяющейся во времени волатильности финансовых временных рядов, предложенная Тимом Боллерслевом в 1986 году как обобщение модели ARCH Энгла. Она рассматривает условную дисперсию как функцию прошлых квадратичных шоков и прошлых дисперсий, улавливая кластеризацию волатильности, наблюдаемую в доходностях.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ compare
- DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Финансы↔ compare
- Экспоненциальный GARCH (EGARCH)Эконометрика↔ compare
- Простое и двойное экспоненциальное сглаживание (SES / Холт)Эконометрика↔ compare
- GJR-GARCH (Асимметричный GARCH)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →