Pemodelan generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (Garch) dengan pendekatan kaedah bootstrap
Dalam pasaran kewangan, penggunaan model GARCH sebagai model pengukuran kemeruapan amat meluas digunakan. Namun demikian, penggunaan model ini terdedah kepada hasil ralat yang besar dan selang keyakinan yang panjang yang mana boleh menjejaskan kejituan keputusan kajian. Justeru itu, pendekatan boots...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis |
| Language: | other |
| Published: |
Terengganu: Universiti Malaysia Terengganu
2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.psnz.umt.edu.my/xmlui/handle/123456789/3050 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Dalam pasaran kewangan, penggunaan model GARCH sebagai model pengukuran kemeruapan amat meluas digunakan. Namun demikian, penggunaan model ini terdedah kepada hasil ralat yang besar dan selang keyakinan yang panjang yang mana boleh menjejaskan kejituan keputusan kajian. Justeru itu, pendekatan bootstrap yang tidak mengambil andaian kenormalan dihibridkan dengan model GARCH untuk memperolehi keputusan anggaran yang lebih jitu dan dikenali sebagai kaedah bootstrap GARCH (1,2) atau BGARCH (1,2). |
|---|