Model GARCH Nonlinear
Model GARCH Nonlinear memperluas kerangka GARCH standar untuk menangkap respons asimetris dan nonlinear dari volatilitas kondisional terhadap guncangan masa lalu. Model ini memungkinkan pengembalian negatif (berita buruk) untuk memperbesar volatilitas lebih dari pengembalian positif dengan besaran yang sama, sebuah fenomena yang dikenal sebagai efek leverage, yang secara empiris meluas di pasar keuangan.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/nonlinear-garch-model
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 ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Ekonometrika↔ compare
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrika↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrika↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometrika↔ compare
- Autoregresi Vektor (VAR)Ekonometrika↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →