ScholarGate
Assistent
Regression model

Exponential GARCH (EGARCH)

EGARCH és una variant asimètrica de GARCH, introduïda per Nelson el 1991, que modela l'efecte palanca pel qual les males notícies augmenten la volatilitat més que les bones notícies de la mateixa magnitud. Captura l'asimetria de xoc negatiu de les sèries de rendiments financers modelant el logaritme de la variància condicional.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

+4 more

Fonts

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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/egarch · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026