ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Модель Марковського перемикання режимів (MS-AR / MS-VAR)×Узагальнена авторегресійна умовна гетероскедастичність (GARCH)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19891986
Автор методуHamilton (1989); Kim & Nelson (1999)Tim Bollerslev
ТипRegime-switching time series modelConditional volatility model
Основоположне джерелоHamilton, J. D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica, 57(2), 357-384. DOI ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗
Інші назвиregime-switching model, Markov-switching autoregression, MS-AR, MS-VARGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH Modeli
Пов'язані55
ПідсумокThe Markov regime-switching model lets the parameters of a time series change probabilistically across hidden regimes governed by a Markov chain. Introduced by Hamilton (1989) and developed further by Kim and Nelson (1999), it automatically detects business-cycle phases such as expansions and contractions.GARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Markov-Switching Model · GARCH. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare