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रोबस्ट ईजीएआरसीएच मॉडल

रोबस्ट ईजीएआरसीएच (Robust EGARCH) नेल्सन के (1991) एक्सपोनेंशियल जीएआरसीएच मॉडल का विस्तार करता है, जिसमें मानक अर्ध-अधिकतम संभावना अनुमान (quasi-maximum likelihood estimation) को आउटलायर-प्रतिरोधी प्रक्रियाओं से बदला जाता है — सामान्यतः बाउंडेड-इन्फ्लुएंस (bounded-influence) या एम-अनुमान (M-estimation) — ताकि चरम अवलोकनों या डेटा त्रुटियों का एक छोटा अंश अनुमानित अस्थिरता गतिशीलता (volatility dynamics) या उत्तोलन प्रभाव (leverage effect) को विकृत न कर सके।

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स्रोत

  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

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

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