Экспоненциальный GARCH (EGARCH)
EGARCH — это асимметричный вариант GARCH, представленный Нельсоном в 1991 году, который моделирует эффект рычага, при котором плохие новости повышают волатильность в большей степени, чем хорошие новости того же размера. Он учитывает асимметрию отрицательных шоков в рядах финансовых доходов, моделируя логарифм условной дисперсии.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Источники
- Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- Engle, R. F. & Ng, V. K. (1993). Measuring and Testing the Impact of News on Volatility. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/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.
- Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ compare
- Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH)Эконометрика↔ compare
- GJR-GARCH (Асимметричный GARCH)Эконометрика↔ compare
- TBATSЭконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →