Regression modelEconometrics / time series

Model EGARCH Neliniar

Modelul EGARCH neliniar extinde Exponential GARCH al lui Nelson (1991) permițând funcției de impact a știrilor să adopte o formă neliniară flexibilă, capturând răspunsuri asimetrice și neliniare ale volatilității condiționate la șocurile anterioare. Este utilizat pe scară largă în econometria financiară pentru modelarea efectelor de levier și a dinamicii complexe a volatilității în randamentele activelor.

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-egarch-model · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026