ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

ARCH modell (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×EGARCH modell (Exponenciális GARCH)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19821991
MegalkotóRobert F. EngleDaniel B. Nelson
TípusConditional volatility modelVolatility / conditional variance model
AlapműEngle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗
Alternatív nevekARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance modelExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH
Kapcsolódó66
ÖsszefoglalóThe ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.The Exponential GARCH (EGARCH) model, introduced by Nelson (1991), extends the standard GARCH framework by modelling the logarithm of conditional variance. This ensures variance is always positive without parameter constraints and, crucially, allows negative and positive shocks to have asymmetric effects on volatility — capturing the well-known leverage effect in financial markets.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: ARCH model · EGARCH model. Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/compare