Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS розкладає волатильність на короткострокову (GARCH) та довгострокову (MIDAS) компоненти, дозволяючи макроекономічним змінним низької частоти впливати на середньострокову волатильність, тоді як дохідність високої частоти визначає щоденні коливання. Запропонована Engle та Ghysels (2012), ця структура елегантно розділяє часові масштаби волатильності. Підхід є потужним для розуміння того, як макроумови (зростання, інфляція) впливають на премії за ризик, та для покращеного прогнозування волатильності.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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

Згадується в

ScholarGateGARCH-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/garch-midas · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026