Mô hình GARCH và các phiên bản bất đối xứng The GARCH model and asymmetric versions Giới thiệu Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã có một bước tiến lớn khi tìm hiểu mô hình ARCH, công cụ đầu tiên giúp chúng ta mô hình hóa hiện tượng cụm biến động. Tuy nhiên, mô hình ARCH trong thực tế vẫn còn một số hạn chế. Để nắm bắt được “bộ nhớ” dài của biến động, các nhà nghiên cứu thường phải sử dụng một mô hình ARCH với rất nhiều bậc trễ (ARCH(p) với p lớn), điều này làm mô hình trở nên cồng kềnh và khó ước lượng. Hơn nữa, ARCH giả định rằng các cú sốc có cùng độ lớn (ví dụ +2% và -2%) sẽ có tác động như nhau đến biến động trong tương lai, một giả định không phải lúc nào cũng đúng trên thực tế. Bài học hôm nay sẽ giải quyết cả hai vấn đề này. Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu mô hình …
Các bài đã xem
- Suy diễn và ứng dụng hồi quy phân vị
- Xây dựng hàm ước lượng tối ưu
- Tính hiệu quả và các phương pháp thay thế
- Bài tổng hợp chuỗi bài học
- Mô hình VaR đơn biến với FHS
- Mở rộng Hồi quy Kernel và Giới thiệu Hồi quy Chuỗi
- Mô hình Lồng ghép nâng cao và Thực hành Stata
- Phân tích VECM (Phần 2) – Ước lượng và diễn giải
- Hướng dẫn Stata xây dựng mô hình GVAR
- Hướng dẫn thực hành phân tích mô hình lựa chọn nhị phân với Stata
- Ước lượng WLS và GLS khả thi (FGLS)
- Thực hành chẩn đoán nghịch lý Simpson bằng Stata
- Tổng kết các phương pháp ước lượng
- Định danh, dự báo và ứng dụng thực tiễn
-
Xem thêm