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Regression modelEconometrics / time series

अरेखीय EGARCH मॉडल

अरेखीय EGARCH मॉडल नेल्सन (1991) के एक्सपोनेंशियल GARCH का विस्तार करता है, जिससे समाचार प्रभाव फलन (news impact function) को एक लचीला अरेखीय रूप लेने की अनुमति मिलती है, जो पिछली झटकों (shocks) के प्रति सशर्त अस्थिरता (conditional volatility) की असममित और अरेखीय प्रतिक्रियाओं को पकड़ता है। यह वित्तीय अर्थमिति (financial econometrics) में उत्तोलन प्रभाव (leverage effects) और परिसंपत्ति रिटर्न (asset returns) में जटिल अस्थिरता गतिकी (volatility dynamics) को मॉडल करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

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स्रोत

  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. Journal of Finance, 48(5), 1749–1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

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

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ScholarGateNonlinear EGARCH model (Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/econometrics/nonlinear-egarch-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026