Regression modelEconometrics / time series

Модель нелинейной ARCH (NARCH)

Модель нелинейной ARCH (NARCH), представленная Higgins и Bera (1992), расширяет исходную структуру ARCH Engle, позволяя оценивать степенную трансформацию волатильности из данных, а не фиксировать ее на уровне двух. Эта гибкость позволяет охватить более широкий класс динамик волатильности, наблюдаемых в финансовых и макроэкономических временных рядах.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Higgins, M. L., & Bera, A. K. (1992). A class of nonlinear ARCH models. International Economic Review, 33(1), 137-158. DOI: 10.2307/2526988
  2. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-arch-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

Упоминается в

ScholarGateNonlinear ARCH model (Nonlinear Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-arch-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026