EGARCH-modell (Exponential GARCH)
Exponential GARCH (EGARCH)-modellen, introdusert av Nelson (1991), utvider det standard GARCH-rammeverket ved å modellere logaritmen til betinget varians. Dette sikrer at variansen alltid er positiv uten parameterbegrensninger og, avgjørende, tillater at negative og positive sjokk har asymmetriske effekter på volatilitet – og fanger dermed den velkjente levegeffekten i finansmarkedene.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Metodekart
Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.
+20 til
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/egarch-model
Hvilken metode?
Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.
- ARCH-modell (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Økonometri↔ sammenlign
- ARIMA-modell (Autoregressiv Integrert Glidende Gjennomsnitt)Økonometri↔ sammenlign
- DCC-GARCH-modellen (Dynamic Conditional Correlation)Økonometri↔ sammenlign
- GARCH-modell (volatilitetsprognoser)Økonometri↔ sammenlign
- TGARCH-modell (Threshold GARCH)Økonometri↔ sammenlign
- Vektorautoregresjon (VAR)Økonometri↔ sammenlign
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →