ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.

מודל ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×מודל EGARCH (Exponential GARCH)×
תחוםאקונומטריקהאקונומטריקה
משפחהRegression modelRegression model
שנת המקור19821991
הוגה השיטהRobert F. EngleDaniel B. Nelson
סוגConditional volatility modelVolatility / conditional variance model
מקור מכונןEngle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗
כינוייםARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance modelExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH
קשורות66
תקצירThe ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.The Exponential GARCH (EGARCH) model, introduced by Nelson (1991), extends the standard GARCH framework by modelling the logarithm of conditional variance. This ensures variance is always positive without parameter constraints and, crucially, allows negative and positive shocks to have asymmetric effects on volatility — capturing the well-known leverage effect in financial markets.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: ARCH model · EGARCH model. אוחזר בתאריך 2026-06-17 מתוך https://scholargate.app/he/compare