Nelineārais EGARCH modelis
Nelineārais EGARCH modelis paplašina Nelsona (1991) eksponenciālo GARCH, ļaujot ziņu ietekmes funkcijai pieņemt elastīgu nelineāru formu, tverot nosacītās volatilitātes asimetriskas un nelineāras reakcijas uz pagātnes šokiem. Tas tiek plaši izmantots finanšu ekonometrijā, lai modelētu sviras efektus un sarežģītu volatilitātes dinamiku aktīvu atdeves gadījumā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
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. Journal of Finance, 48(5), 1749–1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/nonlinear-egarch-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.
- Autoregresīvās nosacītās heteroskedastiskuma (ARCH) modelisEkonometrija↔ compare
- EGARCH modelis (eksponenciālais GARCH)Ekonometrija↔ compare
- GARCH modelis (volatilitātes prognozēšana)Ekonometrija↔ compare
- Stohastiskās mainības modelis (Heston)Finanses↔ compare
- TGARCH modelis (sliekšņa GARCH)Ekonometrija↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →