Regression modelEconometrics / time series

מודל GARCH לא-לינארי

מודל ה-GARCH הלא-לינארי מרחיב את מסגרת ה-GARCH הסטנדרטית כדי ללכוד תגובות אסימטריות ולא-לינאריות של התנודתיות המותנית להלמים קודמים. הוא מאפשר לתשואות שליליות (חדשות רעות) להגביר את התנודתיות יותר מתשואות חיוביות בעלות גודל זהה, תופעה הידועה כאפקט המינוף, שהיא נפוצה אמפירית בשווקים פיננסיים.

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.

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/nonlinear-garch-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026