ScholarGate
עוזר
Regression modelEconometrics / time series

מודל EGARCH חסין

EGARCH חסין מרחיב את מודל ה-Exponential GARCH של נלסון (1991) על ידי החלפת אומדן ה-quasi-maximum likelihood הסטנדרטי בהליכים עמידים לחריגים — בדרך כלל M-אמידה או השפעה חסומה — כך ששבריר קטן של תצפיות קיצוניות או שגיאות נתונים לא יוכלו לעוות את דינמיקת התנודתיות המוערכת או את אפקט המינוף.

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. Muler, N., & Yohai, V. J. (2008). Robust estimates for GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 138(10), 2918–2940. DOI: 10.1016/j.jspi.2007.11.003
  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). Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/robust-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

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