Regression modelEconometrics / time series

Nelineárny model GARCH

Nelineárny model GARCH rozširuje štandardný rámec GARCH s cieľom zachytiť asymetrické a nelineárne reakcie podmienenej volatility na minulé šoky. Umožňuje negatívnym výnosom (zlé správy) zosilniť volatilitu viac ako pozitívnym výnosom rovnakej veľkosti, čo je jav známy ako pákový efekt, ktorý je empiricky rozšírený na finančných trhoch.

Použiť v EconMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  1. Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/nonlinear-garch-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 GARCH model (Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/econometrics/nonlinear-garch-model · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026