ScholarGate
Asszisztens
Regression modelEconometrics / time series

Robusztus EGARCH modell

A robusztus EGARCH modell Nelson (1991) exponenciális GARCH modelljének kiterjesztése, amelyben a standard kvázi-maximum likelihood becslést kiugró értékeket jobban tűrő eljárások — tipikusan korlátolt befolyásolású vagy M-becslés — váltják fel, így a szélsőséges megfigyelések kis hányada vagy adatkezelési hibák nem torzítják az estimált volatilitási dinamikát vagy a tőkeáttételi hatást.

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. Muler, N., & Yohai, V. J. (2008). Robust estimates for GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 138(10), 2918–2940. DOI: 10.1016/j.jspi.2007.11.003
  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). Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/robust-egarch

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

Hivatkozik rá

ScholarGateRobust EGARCH (Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/robust-egarch · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026