Regression modelEconometrics / time series

Epälineaarinen GARCH-malli

Epälineaarinen GARCH-malli laajentaa standardia GARCH-viitekehystä ja mahdollistaa ehdollisen volatiliteetin epäsymmetriset ja epälineaariset vasteet menneisiin shokkeihin. Se sallii negatiivisten tuottojen (huonojen uutisten) vahvistaa volatiliteettia enemmän kuin samansuuruisten positiivisten tuottojen, mikä ilmiö tunnetaan velkavaikutuksena (leverage effect) ja on empiirisesti yleinen finanssimarkkinoilla.

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.

Lähteet

  1. 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
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear GARCH model (Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/nonlinear-garch-model · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026