ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

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

EGARCH modell (Exponenciális GARCH)×ARCH modell (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19911982
MegalkotóDaniel B. NelsonRobert F. Engle
TípusVolatility / conditional variance modelConditional volatility model
AlapműNelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗
Alternatív nevekExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCHARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model
Kapcsolódó66
ÖsszefoglalóThe 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.The 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.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

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