ScholarGate
Ассистент

Сравнение методов

Просматривайте выбранные методы рядом; строки с различиями подсвечены.

Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH)×Экспоненциальный GARCH (EGARCH)×
ОбластьЭконометрикаЭконометрика
СемействоRegression modelRegression model
Год появления19861991
Автор методаTim BollerslevNelson
ТипConditional volatility modelConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)
Основополагающий источникBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗
Другие названияGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH Modeliexponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCH
Связанные54
СводкаGARCH 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.EGARCH 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.
ScholarGateНабор данных
  1. v1
  2. 1 Источники
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Источники
  3. PUBLISHED

Перейти к поиску Скачать слайды

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