ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Экспоненциальный GARCH (EGARCH)×Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH)×
ОбластьЭконометрикаЭконометрика
СемействоRegression modelRegression model
Год появления19911986
Автор методаNelsonTim Bollerslev
ТипConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)Conditional volatility model
Основополагающий источникNelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗
Другие названияexponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCHGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH Modeli
Связанные45
СводкаEGARCH is an asymmetric GARCH variant, introduced by Nelson in 1991, that models the leverage effect in which bad news raises volatility more than good news of the same size. It captures the negative-shock asymmetry of financial return series by modelling the logarithm of the conditional variance.GARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns.
ScholarGateНабор данных
  1. v1
  2. 2 Источники
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Источники
  3. PUBLISHED

Перейти к поиску Скачать слайды

ScholarGateСравнение методов: EGARCH · GARCH. Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/compare