ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

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

GARCH modell (volatilitás-előrejelzés)×Exponenciális GARCH (EGARCH)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19861991
MegalkotóTim BollerslevNelson
TípusConditional volatility modelConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)
AlapműBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗
Alternatív nevekGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)exponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCH
Kapcsolódó54
ÖsszefoglalóThe Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.EGARCH is an asymmetric GARCH variant, introduced by Nelson in 1991, that models the leverage effect in which bad news raises volatility more than good news of the same size. It captures the negative-shock asymmetry of financial return series by modelling the logarithm of the conditional variance.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 1 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

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