Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS แยกความผันผวนออกเป็นองค์ประกอบระยะสั้น (GARCH) และระยะยาว (MIDAS) ทำให้ตัวแปรเศรษฐกิจมหภาคความถี่ต่ำขับเคลื่อนความผันผวนระยะกลาง ในขณะที่ผลตอบแทนความถี่สูงควบคุมความผันผวนรายวัน กรอบงานนี้ซึ่งพัฒนาโดย Engle และ Ghysels (2012) ได้แยกช่วงเวลาของความผันผวนออกจากกันอย่างชาญฉลาด แนวทางนี้มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจว่าสภาวะเศรษฐกิจมหภาค (การเติบโต, อัตราเงินเฟ้อ) ขับเคลื่อนส่วนเพิ่มความเสี่ยง (risk premia) อย่างไร และเพื่อการพยากรณ์ความผันผวนที่แม่นยำยิ่งขึ้น

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  1. Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link
  2. Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2005). There is a risk-return trade-off after all. Journal of Financial Economics, 76(3), 674-704. DOI: 10.1016/j.jfineco.2004.03.008

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/garch-midas

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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateGARCH-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/garch-midas · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026