Model EGARCH (Exponential GARCH)
Model Eksponensial GARCH (EGARCH), yang diperkenalkan oleh Nelson (1991), melanjutkan rangka kerja GARCH standard dengan memodelkan logaritma varians bersyarat. Ini memastikan varians sentiasa positif tanpa kekangan parameter dan, yang penting, membenarkan kejutan negatif dan positif mempunyai kesan asimetri pada ketidaktentuan — menangkap kesan leverage yang terkenal dalam pasaran kewangan.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
Sumber
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/econometrics/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.
- Model ARCH (Heteroskedastisitas Bersyarat Autoregresif)Ekonometrik↔ compare
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrik↔ compare
- Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrik↔ compare
- Model GARCH (Peramalan Volatiliti)Ekonometrik↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometrik↔ compare
- Autoregresi Vektor (VAR)Ekonometrik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →