ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Ikke-lineær GARCH-modell

Den ikke-lineære GARCH-modellen utvider det standard GARCH-rammeverket for å fange opp asymmetriske og ikke-lineære responser av betinget volatilitet på tidligere sjokk. Den tillater negative avkastninger (dårlige nyheter) å forsterke volatiliteten mer enn positive avkastninger av lik magnitude, et fenomen kjent som leveeffekten, som er empirisk gjennomgripende i finansmarkedene.

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. Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/nonlinear-garch-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 GARCH model (Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/nonlinear-garch-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026