ScholarGate
Asszisztens
Regression modelEconometrics / time series

Nemlineáris GARCH modell

A nemlineáris GARCH modell kiterjeszti a standard GARCH keretrendszert az aszimmetrikus és nemlineáris válaszok rögzítésére a feltételes volatilitásban a múltbeli sokkokra. Lehetővé teszi, hogy a negatív hozamok (rossz hírek) jobban felerősítsék a volatilitást, mint az egyenlő nagyságú pozitív hozamok, ami az ún. "leverage effect" jelenség, amely empirikusan elterjedt a pénzügyi piacokon.

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. Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/nonlinear-garch-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 GARCH model (Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/nonlinear-garch-model · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026