ScholarGate
Асистент
Regression modelEconometrics / time series

Нелинеен EGARCH модел

Нелинейният EGARCH модел разширява Експоненциалния GARCH модел на Nelson (1991), като позволява функцията за въздействие на новините да приема гъвкава нелинейна форма, улавяйки асиметрични и нелинейни реакции на условната волатилност към минали шокове. Той се използва широко във финансовата иконометрия за моделиране на ефекта на ливъридж и сложната динамика на волатилността при възвръщаемостта на активите.

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.

Източници

  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. Journal of Finance, 48(5), 1749–1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-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
ScholarGateNonlinear EGARCH model (Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-egarch-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026