Regression model
แบบจำลองความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไขอัตถอยทั่วไป (GARCH)
GARCH เป็นแบบจำลองเศรษฐมิติสำหรับความผันผวนที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาของอนุกรมเวลาทางการเงิน ซึ่ง Tim Bollerslev นำเสนอในปี 1986 ในฐานะการขยายแบบจำลอง ARCH ของ Engle แบบจำลองนี้ถือว่าความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไขเป็นฟังก์ชันของความคลาดเคลื่อนกำลังสองในอดีตและความแปรปรวนในอดีต ซึ่งจับกลุ่มความผันผวนที่สังเกตได้ในผลตอบแทน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)การเงิน↔ compare
- Exponential GARCH (EGARCH)เศรษฐมิติ↔ compare
- การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลเชิงเดี่ยวและเชิงคู่ (SES / Holt)เศรษฐมิติ↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH แบบไม่สมมาตร)เศรษฐมิติ↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
การทดสอบ ARCH-LM สำหรับการรวมกลุ่มของความผันผวนแบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)แบบจำลองโคพูลา (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)Exponential GARCH (EGARCH)โฟริเยร์ EGARCH: การสร้างแบบจำลองความผันผวนด้วยการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่ราบรื่นแบบจำลองมาร์คอฟสลับระบอบ (MS-AR / MS-VAR)มูลค่าความเสี่ยง