Regression modelEconometrics / time series

Панельная модель GARCH

Панельная модель GARCH расширяет разработанную Боллерслевом (Bollerslev, 1986) структуру обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, GARCH) на панельные данные, позволяя условной дисперсии изменяться во времени для каждой единицы поперечного сечения. Она одновременно учитывает гетерогенность на уровне единиц и кластеризацию волатильности, изменяющуюся во времени, что делает ее стандартным инструментом для моделирования риска и неопределенности в многомерных финансовых и макроэкономических панелях.

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. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1
  2. Bauwens, L., Laurent, S., & Rombouts, J. V. K. (2006). Multivariate GARCH models: a survey. Journal of Applied Econometrics, 21(1), 79–109. DOI: 10.1002/jae.842

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Panel Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/panel-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

Упоминается в

ScholarGatePanel GARCH model (Panel Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/panel-garch-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026