Regression model

نموذج آرتش الأسي (EGARCH)

EGARCH هو صيغة غير متناظرة من نموذج آرتش (GARCH)، قدمها نيلسون عام 1991، والتي تُنمذج تأثير الرافعة المالية حيث تزيد الأخبار السيئة التقلبات أكثر من الأخبار الجيدة بنفس الحجم. يلتقط هذا النموذج عدم التناظر في صدمات الأخبار السلبية لسلاسل العوائد المالية عن طريق نمذجة لوغاريتم التباين الشرطي.

طبِّق باستخدام EconMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

المصادر

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260
  2. Engle, R. F. & Ng, V. K. (1993). Measuring and Testing the Impact of News on Volatility. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/egarch

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/econometrics/egarch · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026