Model EGARCH yang Kuat (Robust EGARCH)
Robust EGARCH memperluas model Exponential GARCH (EGARCH) Nelson (1991) dengan mengganti estimasi kuasi-maksimum kemungkinan (quasi-maximum likelihood estimation) standar dengan prosedur yang tahan terhadap pencilan (outlier-resistant procedures) — biasanya estimasi pengaruh terbatas (bounded-influence estimation) atau M-estimation — sehingga sebagian kecil observasi ekstrem atau kesalahan data tidak dapat mendistorsi dinamika volatilitas yang diestimasi atau efek daya ungkit (leverage effect).
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
- 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). Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/robust-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 DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrika↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrika↔ compare
- Model GARCH (Peramalan Volatilitas)Ekonometrika↔ compare
- Model GARCH RobustEkonometrika↔ compare
- Robust TGARCHEkonometrika↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →