Exponential GARCH (EGARCH)
EGARCH is een asymmetrische GARCH-variant, geïntroduceerd door Nelson in 1991, die het hefboomeffect modelleert waarbij slecht nieuws de volatiliteit meer verhoogt dan goed nieuws van dezelfde omvang. Het vangt de asymmetrie van negatieve schokken in financiële rendementsreeksen op door het logaritme van de conditionele variantie te modelleren.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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 (Autoregressive Integrated Moving Average) ModelEconometrie↔ compare
- GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Econometrie↔ compare
- GJR-GARCH (Asymmetrische GARCH)Econometrie↔ compare
- TBATSEconometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →