ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Nelinearni GARCH model

Nelinearni GARCH model proširuje standardni GARCH okvir kako bi obuhvatio asimetrične i nelinearne odgovore uvjetne volatilnosti na prošle šokove. Omogućuje negativnim prinosima (loše vijesti) da pojačaju volatilnost više nego pozitivni prinosi jednakog iznosa, što je fenomen poznat kao efekt poluge, koji je empirijski rasprostranjen na financijskim tržištima.

Primijenite uz EconMindUskoroVideoUskoroPreuzmi prezentaciju

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo
ScholarGateNonlinear GARCH model (Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/nonlinear-garch-model · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026