ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

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

Nemlineáris EGARCH modell×ARCH modell (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19911982
MegalkotóDaniel B. NelsonRobert F. Engle
TípusConditional volatility 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 nevekNL-EGARCH, nonlinear exponential GARCH, asymmetric EGARCH, NEGARCHARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model
Kapcsolódó56
ÖsszefoglalóThe Nonlinear EGARCH model extends Nelson's (1991) Exponential GARCH by allowing the news impact function to take a flexible nonlinear form, capturing asymmetric and nonlinear responses of conditional volatility to past shocks. It is widely used in financial econometrics to model leverage effects and complex volatility dynamics in asset returns.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: Nonlinear EGARCH model · ARCH model. Letöltve 2026-06-18, forrás: https://scholargate.app/hu/compare