Regression model

Exponential GARCH (EGARCH)

EGARCH je asymetrická varianta GARCH, kterou zavedl Nelson v roce 1991, modelující efekt finanční páky (leverage effect), při němž špatné zprávy zvyšují volatilitu více než dobré zprávy stejné velikosti. Zachycuje asymetrii negativních šoků v řadách finančních výnosů modelováním logaritmu podmíněné variance.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

+4 more

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

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

Odkazuje sem

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/egarch · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026