Regression model

Eksponentiaalinen GARCH (EGARCH)

EGARCH on epäsymmetrinen GARCH-variantti, jonka Nelson esitteli vuonna 1991. Se mallintaa vipuvaikutusta, jossa huonot uutiset nostavat volatiliteettia enemmän kuin samankokoiset hyvät uutiset. Se vangitsee rahoituksen tuottosarjojen negatiivisen shokin epäsymmetrian mallintamalla ehdollisen varianssin logaritmia.

Sovella työkalulla EconMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

+4 more

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

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

Tähän viittaavat

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/egarch · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026