Regression model

Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)

GARCH là một mô hình kinh tế lượng cho sự biến động thay đổi theo thời gian của chuỗi thời gian tài chính, được giới thiệu bởi Tim Bollerslev vào năm 1986 như là một sự tổng quát hóa của mô hình ARCH của Engle. Nó coi phương sai có điều kiện là một hàm của các sai số bình phương trong quá khứ và các phương sai trong quá khứ, nắm bắt được sự tập trung biến động được quan sát thấy trong lợi suất.

Áp dụng với EconMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Nguồn tài liệu

  1. Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/garch

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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateGARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/garch · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026