Regression modelEconometrics / time series

Нелинейная модель EGARCH

Нелинейная модель EGARCH расширяет Экспоненциальную GARCH модель Нельсона (1991) за счет того, что функция влияния новостей принимает гибкую нелинейную форму, улавливая асимметричные и нелинейные отклики условной волатильности на прошлые шоки. Она широко используется в финансовой эконометрике для моделирования эффекта рычага и сложной динамики волатильности доходностей активов.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260
  2. Engle, R. F., & Ng, V. K. (1993). Measuring and testing the impact of news on volatility. Journal of Finance, 48(5), 1749–1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-egarch-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.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear EGARCH model (Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/nonlinear-egarch-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026