EGARCH (Exponential GARCH)
EGARCH ir asimetrisks GARCH variants, ko 1991. gadā ieviesa Nelson, kas modelē sviras efektu, kurā sliktas ziņas palielina svārstīgumu vairāk nekā labas ziņas ar tādu pašu lielumu. Tas tver finanšu atdeves sēriju negatīvo šoku asimetriju, modelējot nosacītās dispersijas logaritmu.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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 (autoregresīvais integrētais slīdošā vidējā) modelisEkonometrija↔ compare
- Generalizētā autoregresīvā nosacītā heteroskedastiskuma (GARCH) modelisEkonometrija↔ compare
- GJR-GARCH (Asimetriskais GARCH)Ekonometrija↔ compare
- TBATSEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →