Eksponentiell GARCH (EGARCH)
EGARCH er en asymmetrisk GARCH-variant, introdusert av Nelson i 1991, som modellerer leveffekten der dårlige nyheter øker volatiliteten mer enn gode nyheter av samme størrelse. Den fanger den negative sjokk-asymmetrien i finansielle avkastningsserier ved å modellere logaritmen til den betingede variansen.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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) ModellØkonometri↔ compare
- Generalisert Autoregressiv Betinget Heteroskedastisitet (GARCH)Økonometri↔ compare
- GJR-GARCH (Asymmetrisk GARCH)Økonometri↔ compare
- TBATSØkonometri↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →