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.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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.
- Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Tài chính↔ compare
- Exponential GARCH (EGARCH)Kinh tế lượng↔ compare
- Làm mịn hàm mũ đơn và kép (SES / Holt)Kinh tế lượng↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH bất đối xứng)Kinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →