Устойчив EGARCH модел
Устойчивият EGARCH разширява експоненциалния GARCH модел на Нелсън (1991), като заменя стандартната квази-максимална правдоподобностна оценка с процедури, устойчиви на аномалии — обикновено с ограничено влияние или M-оценка — така че малка част от екстремни наблюдения или грешки в данните да не могат да изкривят оценената динамика на волатилността или ефекта на лоста.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Muler, N., & Yohai, V. J. (2008). Robust estimates for GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 138(10), 2918–2940. DOI: 10.1016/j.jspi.2007.11.003 ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/robust-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.
- DCC-GARCH модел (динамична условна корелация)Иконометрия↔ compare
- Модел EGARCH (Експоненциален GARCH)Иконометрия↔ compare
- Модел GARCH (Прогнозиране на волатилността)Иконометрия↔ compare
- Robust GARCH моделИконометрия↔ compare
- Robust TGARCHИконометрия↔ compare
- Модел TGARCH (Threshold GARCH)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →