Regression modelEconometrics / time series

Nieliniowy model EGARCH

Nieliniowy model EGARCH rozszerza wykładniczy model GARCH Nelsona (1991), pozwalając funkcji wpływu wiadomości przyjmować elastyczną, nieliniową formę, która wychwytuje asymetryczne i nieliniowe reakcje zmienności warunkowej na przeszłe wstrząsy. Jest szeroko stosowany w ekonometrii finansowej do modelowania efektu dźwigni finansowej i złożonej dynamiki zmienności w zwrotach z aktywów.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/nonlinear-egarch-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026