GARCH-MIDAS
Модель GARCH-MIDAS разлагает волатильность на краткосрочную (GARCH) и долгосрочную (MIDAS) компоненты, позволяя макроэкономическим переменным с низкой частотой влиять на волатильность в среднесрочной перспективе, в то время как доходности с высокой частотой определяют ежедневные колебания. Предложенная Engle и Ghysels (2012), эта структура элегантно разделяет временные масштабы волатильности. Подход мощный для понимания того, как макроусловия (рост, инфляция) влияют на премии за риск, и для улучшения прогнозирования волатильности.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link ↗
- Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2005). There is a risk-return trade-off after all. Journal of Financial Economics, 76(3), 674-704. DOI: 10.1016/j.jfineco.2004.03.008 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/garch-midas
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Компонентная GARCHЭконометрика↔ сравнить
- DCC-MIDASЭконометрика↔ сравнить
- Неограниченная регрессия MIDASЭконометрика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →