Regression modelEconometrics / time series

Nelineární model EGARCH

Nelineární model EGARCH rozšiřuje exponenciální model GARCH Nelsona (1991) tím, že umožňuje funkci dopadu zpráv nabývat flexibilní nelineární formy, což zachycuje asymetrické a nelineární reakce podmíněné volatility na minulé šoky. Je široce používán ve finanční ekonometrii k modelování pákového efektu a složitých dynamik volatility výnosů aktiv.

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.

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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/nonlinear-egarch-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026