Модель GARCH (прогнозирование волатильности)
Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH) модель, представленная Тимом Боллерслевом в 1986 году, моделирует изменяющуюся во времени условную дисперсию финансовых временных рядов. Она учитывает кластеризацию волатильности и ARCH-эффект и является стандартным инструментом для оценки риска и волатильности рядов доходности.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
+ ещё 29
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 Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/garch-model
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ сравнить
- Экспоненциальный GARCH (EGARCH)Эконометрика↔ сравнить
- Простое и двойное экспоненциальное сглаживание (SES / Холт)Эконометрика↔ сравнить
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ сравнить
- Квантильная регрессияЭконометрика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →