Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity

일반화 자기회귀 조건부 이분산

6개 레벨

이 모델은 시계열 데이터의 변동성을 분석하는 방법이에요. 과거의 오차와 조건부 분산을 사용해 미래의 변동성을 예측해요. 금융 데이터와 같이 이분산성을 띠는 경우에 주로 활용되요.

일반화 자기회귀 조건부 이분산 스킬 여정을 시작하세요

6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

6 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨

전체 6

Lv 1. 시계열 기본 개념을 설명할 수 있어요

1. 시계열 과정
2. 정상성
3. 시차 연산자
4. 자기공분산 함수
5. 자기상관 함수

Lv 2. AR, MA, ARMA 모델을 수식으로 정의할 수 있어요

Lv 3. 모델 선택과 진단 과정을 수행할 수 있어요

Lv 4. ARCH 모형의 구조와 조건을 알아요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. GARCH 모형을 수식으로 정의하고 해석할 수 있어요

Lv 6. 다양한 GARCH 변형 모델을 알아요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

해당되는 공고가 없어요.

GARCH 배우기 | 트리업