ScholarGate
Asszisztens
Regression modelEconometrics / time series

Nemlineáris EGARCH modell

A nemlineáris EGARCH modell Nelson (1991) exponenciális GARCH modelljének kiterjesztése, amely lehetővé teszi a hírek hatásfüggvényének rugalmas, nemlineáris alakját, megragadva a feltételes volatilitás aszimmetrikus és nemlineáris válaszait a múltbeli sokkokra. Széles körben használják a pénzügyi ekonometriában a tőkeáttételi hatások és az összetett volatilitási dinamikák modellezésére az eszközhozamokban.

Alkalmazás ezzel: EconMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260
  2. Engle, R. F., & Ng, V. K. (1993). Measuring and testing the impact of news on volatility. Journal of Finance, 48(5), 1749–1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett
ScholarGateNonlinear EGARCH model (Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/nonlinear-egarch-model · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026