Regression model
指数 GARCH (EGARCH)
EGARCHは、1991年にNelsonによって導入された非対称GARCHのバリアントであり、同じサイズの悪いニュースが同じサイズの良いニュースよりもボラティリティを上昇させるというレバレッジ効果をモデル化します。これは、条件付き分散の対数をモデル化することによって、金融収益率系列の負のショックの非対称性を捉えます。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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.
- ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル計量経済学↔ compare
- 一般化自己回帰条件付き分散 (GARCH)計量経済学↔ compare
- GJR-GARCH（非対称GARCH）計量経済学↔ compare
- TBATS計量経済学↔ compare
この手法を参照する項目
非対称パワーARCH (APARCH): 金融リターンの柔軟なボラティリティ・モデリングARCH-LM検定（ボラティリティ・クラスタリングのため）条件付きバリュー・アット・リスク（期待ショートフォール）DCC-GARCH（動的条件付き相関）極値理論 (EVT)Fourier EGARCH: スムーズな構造変化を伴うボラティリティモデリング一般化自己回帰条件付き分散 (GARCH)GARCHモデル（ボラティリティ予測）GJR-GARCH（非対称GARCH）マルコフ体制スイッチングモデル (MS-AR / MS-VAR)実現ボラティリティとHARモデル閾値およびスムーズ遷移VAR（TVAR / STVAR）