ScholarGate
সহকারী

পদ্ধতির তুলনা করুন

নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।

ইগার্চ মডেল (এক্সপোনেনশিয়াল GARCH)×অটো রিগ্রেসিভ কন্ডিশনাল হেটেরোস্কেডাস্টিসিটি (ARCH) মডেল×GARCH মডেল (ভলাটিলিটি পূর্বাভাস)×
ক্ষেত্রঅর্থমিতিঅর্থমিতিঅর্থমিতি
পরিবারRegression modelRegression modelRegression model
উদ্ভবের বছর199119821986
প্রবর্তকDaniel B. NelsonRobert F. EngleTim Bollerslev
ধরনVolatility / conditional variance modelConditional volatility modelConditional volatility model
মৌলিক উৎসNelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗
অপর নামExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCHARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance modelGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
সম্পর্কিত665
সারসংক্ষেপThe Exponential GARCH (EGARCH) model, introduced by Nelson (1991), extends the standard GARCH framework by modelling the logarithm of conditional variance. This ensures variance is always positive without parameter constraints and, crucially, allows negative and positive shocks to have asymmetric effects on volatility — capturing the well-known leverage effect in financial markets.The ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.
ScholarGateডেটাসেট
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 উৎস
  3. PUBLISHED

অনুসন্ধানে যান স্লাইড ডাউনলোড করুন

ScholarGateপদ্ধতির তুলনা করুন: EGARCH model · ARCH model · GARCH Model. 2026-06-19 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/compare