ARCH

Trong kinh tế lượng, các mô hình dạng AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH)được sử dụng để đặc tả và mô hình hóa chuỗi thời gian (time series). Chúng được sử dụng mỗi khi có lý do tin rằng, tại bất cứ điểm thời gian nào, chuỗi có variance thay đổi. Cụ thể, các mô hình ARCH giả sử rằng variance của error term hiện tại là một hàm số của kích thước thực của các error terms của các giai đoạn thời gian trước: thuông thường là variance sẽ có quan hệ với bình phương của các error terms trước đó.

Các mô hình này thường được gọi là mô hình ARCH (Engle, 1982), cho dù biến thể của nó rất đa dạng. Mô hình ARCH thường được sử dụng trong mô phỏng các chuỗi thời gian trong tài chính, có volatility thay đổi theo thời gian và bị chia khúc, nghĩa là có các khúc/giai đoạn có volatility rất cao, sau đó là các khúc giai đoạn yên tĩnh.

Mô hình ARCH cơ bản có dạng:

- Một mean equation mô hình hóa chuỗi thời gian chính.

- Error term của mean equation trên là: được chia thành:

trong đó là một biến ngẫu nhiên trích xuất từ phân phối Gaussian distribution, trung bình là 0 và độ lệch chuẩn (standard deviation) bằng 1. (nghĩa là và trong đó chuỗi được mô hình hóa bởi

trong đó and .

Chú thích[sửa | sửa mã nguồn]

  • Bollerslev, Tim (1986). "Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity", Journal of Econometrics, 31:307-327
  • Bollerslev, Tim (2008). Glossary to ARCH (GARCH)[liên kết hỏng], working paper
  • Enders, W. (1995). Applied Econometrics Time Series, John-Wiley & Sons, 139-149, ISBN 0471111635
  • Engle, Robert F. (1982). "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of Variance of United Kingdom Inflation", Econometrica 50:987-1008. (the paper which sparked the general interest in ARCH models)
  • Engle, Robert F. (2001). "GARCH 101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics", Journal of Economic Perspectives 15(4):157-168. (a short, readable introduction) Preprint
  • Engle, R.F. (1995) ARCH: selected readings. Oxford University Press. ISBN 0-19-877432-X
  • Gujarati, D. N. (2003) Basic Econometrics, 856-862
  • Hacker, R. S. and Hatemi-J, A. (2005). A Test for Multivariate ARCH Effects, Applied Economics Letters, 12(7), 411–417.
  • Nelson, D. B. (1991). "Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach", Econometrica 59: 347-370.

Bản mẫu:Volatility

Chúng tôi bán
Bài viết liên quan
[Review] Wonder Woman 1984: Nữ quyền, Sắc tộc và Con người
[Review] Wonder Woman 1984: Nữ quyền, Sắc tộc và Con người
Bối cảnh diễn ra vào năm 1984 thời điểm bùng nổ của truyền thông, của những bản nhạc disco bắt tai và môn thể dục nhịp điệu cùng phòng gym luôn đầy ắp những nam thanh nữ tú
Chiều cao của các nhân vật trong Tensei Shitara Slime Datta Ken
Chiều cao của các nhân vật trong Tensei Shitara Slime Datta Ken
Thực sự mà nói, Rimuru lẫn Millim đều là những nấm lùn chính hiệu, có điều trên anime lẫn manga nhiều khi không thể hiện được điều này.
Công thức tính sát thương của Shenhe và Yunjin
Công thức tính sát thương của Shenhe và Yunjin
Shenhe và Yunjin có cơ chế gây sát thương theo flat DMG dựa trên stack cấp cho đồng đội, nên sát thương mà cả 2 gây ra lại phần lớn tính theo DMG bonus và crit của nhân vật khác
Nhật Bản trở thành nền kinh tế lớn thứ 3 thế giới như thế nào?
Nhật Bản trở thành nền kinh tế lớn thứ 3 thế giới như thế nào?
Chưa bao giờ trong lịch sử có nền kinh tế của một quốc gia hồi phục nhanh như vậy sau chiến tranh và trở thành một trong những nền kinh tế lớn nhất thế giới.