Model GARCH neliniar
Modelul GARCH neliniar extinde cadrul GARCH standard pentru a surprinde răspunsuri asimetrice și neliniare ale volatilității condiționate la șocurile anterioare. Permite randamentelor negative (vești proaste) să amplifice volatilitatea mai mult decât randamentele pozitive de magnitudine egală, un fenomen cunoscut sub numele de efect de levier, care este omniprezent empiric 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.
Surse
- Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-garch-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 EGARCH (Exponential GARCH)Econometrie↔ compare
- Modelul TGARCH (Threshold GARCH)Econometrie↔ compare
- Autoregresia vectorială (VAR)Econometrie↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →