ScholarGate
עוזר
Regression modelEconometrics / time series

מודל EGARCH (Exponential GARCH)

מודל ה-EGARCH (Exponential GARCH), שהוצג על ידי Nelson (1991), מרחיב את מסגרת ה-GARCH הסטנדרטית על ידי מידול הלוגריתם של השונות המותנית. הדבר מבטיח שהשונות תמיד חיובית ללא אילוצי פרמטרים, ובאופן מכריע, מאפשר למטלטלות (shocks) שליליות וחיוביות להשפיע באופן אסימטרי על התנודתיות – לוכד את אפקט המינוף (leverage effect) המוכר בשווקים פיננסיים.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובהורדת מצגת

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

עוד 20+

מקורות

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260
  2. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/egarch-model

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

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