Model EGARCH (Exponential GARCH)
Modelul Exponențial GARCH (EGARCH), introdus de Nelson (1991), extinde cadrul standard GARCH prin modelarea logaritmului varianței condiționate. Aceasta asigură că varianța este întotdeauna pozitivă fără constrângeri parametrice și, crucial, permite șocurilor negative și pozitive să aibă efecte asimetrice asupra volatilității — captând efectul de levier binecunoscut pe piețele financiare.
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.
+20 more
Surse
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/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.
- Modelul ARCH (Autoregresiv Conditional Eteroskedastic)Econometrie↔ compare
- Model ARIMA (Autoregresiv Integrat Medie Mobilă)Econometrie↔ compare
- Modelul DCC-GARCH (Corelație Condițională Dinamică)Econometrie↔ compare
- Model GARCH (Prognoza volatilității)Econometrie↔ compare
- Modelul TGARCH (Threshold GARCH)Econometrie↔ compare
- Autoregresia vectorială (VAR)Econometrie↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →