Generaliserad Autoregressiv Konditionell Heteroskedasticitet (GARCH)
GARCH är en ekonometrisk modell för den tidsvarierande volatiliteten hos finansiella tidsserier, introducerad av Tim Bollerslev 1986 som en generalisering av Engle's ARCH-modell. Den behandlar den betingade variansen som en funktion av tidigare kvadrerade chocker och tidigare varianser, och fångar därmed den volatilitetsklustring som observeras i avkastningar.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModellEkonometri↔ compare
- DCC-GARCH (Dynamisk betingad korrelation)Finansiell ekonomi↔ compare
- Exponentiell GARCH (EGARCH)Ekonometri↔ compare
- Enkel och dubbel exponentiell utjämning (SES / Holt)Ekonometri↔ compare
- GJR-GARCH (Asymmetrisk GARCH)Ekonometri↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →