ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Ikke-lineær EGARCH-modell

Den ikke-lineære EGARCH-modellen utvider Nelson's (1991) Exponential GARCH ved å la nyhetspåvirkningsfunksjonen anta en fleksibel ikke-lineær form, som fanger opp asymmetriske og ikke-lineære responser av betinget volatilitet på tidligere sjokk. Den brukes mye i finansiell økonometri for å modellere leveffekter og komplekse volatilitetsdynamikker i avkastningsserier.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear EGARCH model (Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/nonlinear-egarch-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026