Regression modelEconometrics / time series

Model EGARCH Robust

EGARCH Robust extinde modelul Exponențial GARCH al lui Nelson (1991) prin înlocuirea estimării standard prin verosimilitate cvasi-maximă cu proceduri rezistente la valori extreme — de obicei, estimare cu influență limitată sau estimare M — astfel încât o mică fracțiune de observații extreme sau erori de date să nu distorsioneze dinamica estimată a volatilității sau efectul de levier.

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. Muler, N., & Yohai, V. J. (2008). Robust estimates for GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 138(10), 2918–2940. DOI: 10.1016/j.jspi.2007.11.003
  2. 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). Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/robust-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.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateRobust EGARCH (Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/robust-egarch · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026