Regression modelEconometrics / time series

Model EGARCH no lineal

El model EGARCH no lineal estén Nelson (1991) Exponential GARCH permetent que la funció d'impacte de notícies tingui una forma no lineal flexible, capturant respostes asimètriques i no lineals de la volatilitat condicional a xocs passats. S'utilitza àmpliament en l'econometria financera per modelar efectes de palanquejament i dinàmiques de volatilitat complexes en rendiments d'actius.

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.

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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-egarch-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026