Експоненциален GARCH (EGARCH)
EGARCH е асиметричен вариант на GARCH, въведен от Нелсън през 1991 г., който моделира ефекта на ливъридж, при който лошите новини повишават волатилността повече от добрите новини със същия размер. Той улавя асиметрията на отрицателния шок в сериите от финансови доходи, като моделира логаритъма на условната дисперсия.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Източници
- Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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.
- Модел ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Иконометрия↔ compare
- Обобщена авторегресионна условна хетероскедастичност (GARCH)Иконометрия↔ compare
- GJR-GARCH (Асиметричен GARCH)Иконометрия↔ compare
- TBATSИконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →