So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình Biến động Ngẫu nhiên (Heston)× | Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực≠ | Tài chính | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1993 | 1986 |
| Người khởi xướng≠ | Steven L. Heston | Tim Bollerslev |
| Loại≠ | Continuous-time stochastic volatility model | Conditional volatility model |
| Công trình gốc≠ | Heston, S. L. (1993). A Closed-Form Solution for Options with Stochastic Volatility with Applications to Bond and Currency Options. Review of Financial Studies, 6(2), 327-343. DOI ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | Heston model, SV model, continuous-time stochastic volatility, Stokastik Volatilite Modeli (Heston, SV) | GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini) |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | The stochastic volatility model is a continuous-time option-pricing and risk framework in which volatility follows its own random process rather than staying constant. The Heston model, introduced by Steven Heston in 1993, gives the variance a mean-reverting square-root (CIR) dynamic and yields a closed-form option price; it is the continuous-time counterpart of GARCH. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|