Regression model

Exponential GARCH (EGARCH)

EGARCH הוא וריאנט אסימטרי של GARCH, שהוצג על ידי נלסון בשנת 1991, והוא ממדל את אפקט המינוף (leverage effect) שבו חדשות רעות מגבירות את התנודתיות יותר מחדשות טובות באותו גודל. הוא לוכד את האסימטריה של תגובת הלם שלילי בסדרות של תשואות פיננסיות על ידי מידול הלוגריתם של השונות המותנית.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

+4 more

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/egarch · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026