Regression modelEconometrics / time series

Mô hình ARCH với Đứt gãy Cấu trúc

Mô hình ARCH với Đứt gãy Cấu trúc (Structural Break ARCH model) mở rộng khuôn khổ Phương sai có Điều kiện Tự tương quan (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - ARCH) của Engle (1982) bằng cách xem xét một cách rõ ràng các dịch chuyển đột ngột, vĩnh viễn trong quá trình phương sai có điều kiện. Việc bỏ qua các đứt gãy cấu trúc trong phương sai khiến các tham số ARCH có vẻ dai dẳng một cách giả tạo, do đó việc kết hợp các biến giả đứt gãy hoặc các tham số đặc trưng cho từng chế độ sẽ mang lại ước lượng biến động chính xác hơn và mô hình phù hợp hơn.

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. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI: 10.2307/1912773
  2. Lamoureux, C. G., & Lastrapes, W. D. (1990). Persistence in variance, structural change, and the GARCH model. Journal of Business and Economic Statistics, 8(2), 225–234. DOI: 10.1080/07350015.1990.10509794

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/structural-break-arch-model

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

ScholarGateStructural Break ARCH Model (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model with Structural Breaks). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/structural-break-arch-model · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026