Regression modelEconometrics / time series

Модел EGARCH (Експоненциален GARCH)

Моделът EGARCH (Exponential GARCH), въведен от Nelson (1991), разширява стандартната рамка на GARCH, като моделира логаритъма на условната дисперсия. Това гарантира, че дисперсията винаги е положителна без ограничения на параметрите и, което е решаващо, позволява на отрицателните и положителните шокове да имат асиметрични ефекти върху волатилността — улавяйки добре познатия ливъридж ефект на финансовите пазари.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

+20 more

Източници

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260
  2. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/egarch-model

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

Цитиран в

ScholarGateEGARCH model (Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/egarch-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026