Model GARCH no lineal
El model GARCH no lineal estén el marc GARCH estàndard per capturar respostes asimètriques i no lineals de la volatilitat condicional a xocs passats. Permet que els rendiments negatius (males notícies) amplifiquin la volatilitat més que els rendiments positius de magnitud igual, un fenomen conegut com a efecte palanquejament, que és empíricament omnipresent en els mercats financers.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-garch-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.
- Model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Econometria↔ compare
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Econometria↔ compare
- Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Econometria↔ compare
- Model EGARCH (GARCH exponencial)Econometria↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Econometria↔ compare
- Autoregressió Vectorial (VAR)Econometria↔ compare
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →