Wykładniczy GARCH (EGARCH)
EGARCH to asymetryczny wariant GARCH, wprowadzony przez Nelsona w 1991 roku, który modeluje efekt dźwigni, w którym złe wiadomości zwiększają zmienność bardziej niż dobre wiadomości o tym samym rozmiarze. Model ten uwzględnia asymetrię szoków negatywnych w szeregach zwrotów finansowych poprzez modelowanie logarytmu wariancji warunkowej.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometria↔ compare
- Uogólniona warunkowa heteroskedastyczność z autoregresją (GARCH)Ekonometria↔ compare
- GJR-GARCH (Asymetryczny GARCH)Ekonometria↔ compare
- TBATSEkonometria↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →