Regression model

Exponential GARCH (EGARCH)

EGARCH es una variante asimétrica de GARCH, introducida por Nelson en 1991, que modela el efecto apalancamiento en el que las malas noticias aumentan la volatilidad más que las buenas noticias del mismo tamaño. Captura la asimetría de la respuesta a shocks negativos de las series de retornos financieros modelando el logaritmo de la varianza condicional.

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Fuentes

  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

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

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ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/econometrics/egarch · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026