GARCH Exponențial (EGARCH)
EGARCH este o variantă asimetrică a modelului GARCH, introdusă de Nelson în 1991, care modelează efectul de levier, conform căruia veștile proaste cresc volatilitatea mai mult decât veștile bune de aceeași magnitudine. Acesta surprinde asimetria șocurilor negative în seriile de randamente financiare prin modelarea logaritmului varianței condiționate.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Modelul ARIMA (Autoregresiv Integrat cu Medii Mobile)Econometrie↔ compare
- Autoregresivul Condiționat Generalizat cu Heteroscedasticitate (GARCH)Econometrie↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH Asimetric)Econometrie↔ compare
- TBATSEconometrie↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →