Das Bootstrap-Verfahren ist ein Strichprobenwiederholsung- bzw. Resampling-Verfahren, bei dem durch unabhängiges Ziehen mit Zurücklegen aus einer gegebenen Stichprobe so genannte Bootstrap-Stichproben erzeugt werden. Bei diesem Vorgehen wird versucht, den unbekannten datenerzeugenden Mechanismus aus den zur Verfügung stehenden Daten zu rekonstruieren, indem man die unbekannte zugrundliegende Verteilung mit der zugehörigen Verteilungsfunktion F durch die direkt aus den Daten geschätzte Verteilung mit der empirischen Verteilungsfunktion F* ersetzt. (Quelle: Jaskewitz, Marianna (2010): Bootstrap-Verfahren bei der Berechnung von Prognosen in (G)ARCH-Modellen. Hamburg: Druck Diplomica. 33-34.)