GARCH-MIDAS
GARCH with Mixed Data Sampling · Ayrıca şöyle bilinir: Mixed-frequency volatility model
GARCH-MIDAS, kısa vadeli (GARCH) ve uzun vadeli (MIDAS) bileşenlere ayrıştırılan volatiliteyi, düşük frekanslı makroekonomik değişkenlerin orta vadeli volatiliteyi yönlendirmesine ve yüksek frekanslı getirilerin günlük dalgalanmaları yönetmesine olanak tanır. Engle ve Ghysels (2012) tarafından tanıtılan bu çerçeve, volatilite zaman ölçeklerini zarif bir şekilde ayırır. Yaklaşım, makro koşulların (büyüme, enflasyon) risk primlerini nasıl yönlendirdiğini anlamak ve volatilite tahminini iyileştirmek için güçlüdür.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Makro değişkenlerin volatilitenin makro sürücülerini incelediği, orta ila uzun ufuklarda volatiliteyi tahmin ettiği veya zamanla değişen risk primlerini anladığı durumlarda GARCH-MIDAS kullanın. Varlık fiyatlaması (makro belirsizliğin beklenen getirileri nasıl yönlendirdiği), risk yönetimi (makro-koşullu VaR) ve para politikası aktarımı için değerlidir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Kısa ve uzun vadeli volatilite bileşenlerini doğal olarak ayırır
- Volatilite tahminini iyileştirmek için makro bilgileri içerir
- İktisatlı: tam çok değişkenli GARCH'dan daha az parametre
- Sezgiyi destekleyen ekonomik olarak yorumlanabilir ayrıştırma
- Makro öngörücülerin belirtilmesini gerektirir; yanlış belirtme sonuçları saptırır
- Tahmin karmaşıktır; yakınsama yavaş olabilir
- Doğrusallığı gerektiren makro-volatilite ilişkilerini varsayar; doğrusallık dışı durumlar uzantılar gerektirir
- Uzun vadeli bileşen genellikle yavaş değişim gösterir; sınırlı örneklerle tanımlama zorlayıcı olabilir
SSS
GARCH-MIDAS'a hangi makro değişkenleri dahil etmeliyim?
Teori güdümlü seçim: hisse senedi volatilitesi için enflasyon, kredi volatilitesi için kredi spreadleri, opsiyon ima edilen volatilitesi için VIX beklentileri. Bireysel önemi test edin; veri madenciliğinden kaçının.
Volatiliteyi kısa ve uzun bileşenlere nasıl ayırırım?
GARCH-MIDAS, model belirtimi yoluyla doğal olarak ayrılır: kısa vadeli GARCH dinamikleri yoluyla, uzun vadeli makro değişkenlere MIDAS regresyonu yoluyla. Model her iki bileşeni de çıktı olarak verir.
Makro veriler eşleşen frekansta mevcut değilse ne olur?
Karışık frekansları doğrudan işlemek için MIDAS polinomunu (Almon gecikmesi) kullanın. Örneğin, aylık makro veriler, uzun vadeli bileşende ayları farklı ağırlıklandırarak günlük volatiliteyi tahmin eder.
GARCH-MIDAS ile volatiliteyi nasıl tahmin ederim?
Standart GARCH özyinelemesi kullanarak kısa vadeli bileşeni tahmin edin; makro değişkenleri ileriye doğru yansıtarak uzun vadeli bileşeni tahmin edin. Toplam koşullu volatiliteyi elde etmek için birleştirin.
Kaynaklar
- Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link ↗
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/garch-midas
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bileşen GARCHEkonometri↔ karşılaştır
- DCC-MIDASEkonometri↔ karşılaştır
- Kısıtlanmamış MIDAS RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır