ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Robust ARCH Model×Модель GARCH (Прогнозування волатильності)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи2002–20081986
Автор методуEngle (1982) for ARCH; robust variants developed by Muler, Yohai, and others from the early 2000sTim Bollerslev
ТипVolatility / conditional heteroscedasticity modelConditional volatility model
Основоположне джерелоEngle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗
Інші назвиrobust ARCH, outlier-robust ARCH, heavy-tailed ARCH, robust conditional volatility modelGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
Пов'язані65
ПідсумокThe Robust ARCH model extends the classical Autoregressive Conditional Heteroscedasticity framework by replacing the standard maximum-likelihood estimator with robust alternatives that downweight or eliminate the influence of outliers. This makes volatility estimates resistant to extreme observations that frequently contaminate financial and macroeconomic time series.The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Robust ARCH model · GARCH Model. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare