Exponential GARCH (EGARCH)
EGARCH adalah varian GARCH asimetris, yang diperkenalkan oleh Nelson pada tahun 1991, yang memodelkan efek pengungkit (leverage effect) di mana berita buruk meningkatkan volatilitas lebih dari berita baik dengan ukuran yang sama. Model ini menangkap asimetri guncangan negatif dari deret pengembalian finansial dengan memodelkan logaritma dari varians kondisional.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Sumber
- Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- Engle, R. F. & Ng, V. K. (1993). Measuring and Testing the Impact of News on Volatility. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/egarch
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)Ekonometrika↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH Asimetris)Ekonometrika↔ compare
- TBATSEkonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →