| rdfs:comment
| - ARCH-Modelle (ARCH, Akronym für: AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity, deutsch autoregressive bedingte Heteroskedastizität) bzw. autoregressive bedingt heteroskedastische Zeitreihenmodelle sind stochastische Modelle zur Zeitreihenanalyse, mit deren Hilfe insbesondere finanzmathematische Zeitreihen mit nicht konstanter Volatilität beschrieben werden können. Sie gehen von der Annahme aus, dass die bedingte Varianz der zufälligen Modellfehler abhängig ist vom realisierten Zufallsfehler der Vorperiode, so dass große und kleine Fehler dazu tendieren, in Gruppen aufzutreten. ARCH-Modelle wurden von Robert F. Engle in den 1980er Jahren entwickelt. Im Jahr 2003 wurde ihm dafür der Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften verliehen. (de)
- ARCHモデル（アーチモデル、英: autoregressive conditional heteroscedasticity model, ARCH model）とは、金融経済学、統計学、計量経済学などにおいてを示す時系列データに適用されるモデル。日本語では、「分散自己回帰モデル」「分散不均一モデル」等と称される。1982年にロバート・エングルによって提案された。特に金融時系列データへの適用事例が多い。 (ja)
- ARCH 모형(Autoregressive conditional heteroskedasticity)은 계량경제학에서 이전 시간의 오차의 실제 크기의 함수로서 현재의 오차나 이노베이션의 분산을 설명하는 시계열 데이터의 통계 모형이다. ARMA 모형을 오차 분산에서 간주할 경우 GARCH 모형(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)이라고 한다. ARCH 모형은 보통 시간에 따라 변화하는 변동성과 변동성 클러스터링을 보이는 금융 시계열을 모델링하는데 이용한다. (ko)
- Model ARCH (ang. Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity model, model autoregresji z heteroskedastycznością warunkową) – model ekonometryczny służący do analizy szeregów czasowych. Stosuje się go głównie w analizie finansowej zmienności cen instrumentów finansowych. W modelu ARCH zakłada się, że wariancja błędu losowego w danym okresie jest funkcją wartości błędów losowych w okresach poprzednich. Model ARCH został po raz pierwszy zaproponowany w 1982 roku przez amerykańskiego ekonomistę, Roberta Engle, za co został on uhonorowany w 2003 roku Nagrodą Nobla w dziedzinie ekonomii. (pl)
- Autoregressiv betingad heteroskedasticitet eller ARCH (från engelskans autoregressive conditional heteroskedasticity) är en ekonometrisk modell för tidsserier, där man antar att varje varians beror av kvadraten av variansen hos feltermen i närmast föregående period. Teorin publicerades av Robert F. Engle 1982, som tilldelades 2003 års ekonomipris för detta arbete. Modellen och flera av dess varianter används för finansiella tidsserier där volatiliteten har en tendens att bilda kluster, vilket återspeglar finansvärldens växlingar mellan perioder av lugna prisrörelser varvade med perioder av mer oroliga marknadstillstånd. (sv)
- В економетриці, Авторегресивні умовно гетероскедастичні (АРУГ) (англ. Autoregressive conditional heteroskedasticity, ARCH) моделі використовуються для опису і моделювання часових рядів.Такі моделі використовуються у випадках коли є підстави вважати, що в на кожному відрізку часу, дисперсія часового ряду залежить від різних параметрів і не є сталою. (uk)
- ARCH模型（英語：Autoregressive conditional heteroskedasticity model，全称：自我迴歸條件異質變異數模型），解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（變異數恆定）所引起的问题。这个模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。 (zh)
- Ένα αυτοπαλινδρομούμενο μοντέλο με δεσμευμένη ετεροσκεδαστικότητα (autoregressive conditionally heteroscedastic - ARCH) είναι ένα μοντέλο με εφαρμογές στην οικονομετρία που θεωρεί τη διακύμανση του τρέχοντος σφάλματος ως συνάρτηση των διακυμάνσεων των όρων σφάλματος των προηγούμενων χρονικών περιόδων. Πιο συγκεκριμένα, το μοντέλο ARCH υποθέτει (AutoRegressive model - AR) για τη διακύμανση του σφάλματος. (el)
- In econometrics, the autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) model is a statistical model for time series data that describes the variance of the current error term or innovation as a function of the actual sizes of the previous time periods' error terms; often the variance is related to the squares of the previous innovations. The ARCH model is appropriate when the error variance in a time series follows an autoregressive (AR) model; if an autoregressive moving average (ARMA) model is assumed for the error variance, the model is a generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model. (en)
- La heterocedasticidad condicional auto-regresiva (en inglés, Autoregressive conditional heteroscedasticity; ARCH) es la condición de que hay uno o más puntos de datos en una serie para los cuales la varianza del término de error actual o innovación es una función de los tamaños reales de los términos de error de los períodos de tiempo anteriores: se relaciona con los cuadrados de las innovaciones anteriores. En la econometría, los modelos ARCH se utilizan para caracterizar y modelar series temporales. Una variedad de otras siglas se aplican a las estructuras particulares que tienen una base similar. (es)
- En économétrie, les modèles ARCH (AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) sont utilisés pour caractériser et modéliser des séries chronologiques.Ces modèles sont souvent appelés les modèles ARCH (Robert F. Engle, 1982), bien qu'une variété d'autres acronymes sont appliqués à des structures particulières du modèle qui ont une base similaire. Les modèles ARCH sont employés couramment dans la modélisation de séries temporelles financières, qui comportent des volatilités variables c'est-à-dire des périodes agitées suivies par des périodes de calme relatif. Dans ces modèles, la variance conditionnelle au temps t est variable. Elle dépend par exemple du carré des réalisations précédentes du processus ou du carré des innovations. (fr)
- In econometria, un modello autoregressivo a eteroschedasticità condizionata o modello ARCH (dall'inglese AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) è un modello utilizzato nell'analisi delle serie storiche. È una funzione dei valori assunti dal processo agli istanti precedenti. Secondo una tipica formulazione, dato un processo per i rendimenti di un titolo, si ipotizza che , dove e segue un processo AR(p): in questo caso si parla di un modello ARCH(p), il quale può essere stimato usando il metodo dei minimi quadrati. (it)
- Авторегрессионная условная гетероскедастичность (англ. ARCH — AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) — применяемая в эконометрике модель для анализа временных рядов (в первую очередь финансовых), у которых условная (по прошлым значениям ряда) дисперсия ряда зависит от прошлых значений ряда, прошлых значений этих дисперсий и иных факторов. Данные модели предназначены для «объяснения» кластеризации волатильности на финансовых рынках, когда периоды высокой волатильности длятся некоторое время, сменяясь затем периодами низкой волатильности, причём среднюю (долгосрочную, безусловную) волатильность можно считать относительно стабильной. (ru)
- A heteroscedasticidade condicional auto-regressiva (autoregressive conditional heteroskedasticity ou ARCH, na sigla em ingês) é a condição em que há um ou mais pontos de dados para os quais a variância do atual termo de erro ou inovação é uma função dos tamanhos reais dos termos de erro dos intervalos de tempo anteriores. Frequentemente, a variância está relacionada com os quadrados das inovações anteriores. Em econometria, modelos ARCH são usados para caracterizar e modelar séries temporais. Uma variedade de outros acrônimos é aplicada a estruturas particulares com uma base semelhante. (pt)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)