ScholarGate
Asistenti
Regression model

Exponential GARCH (EGARCH)

EGARCH është një variant asimetrik i GARCH-it, i prezantuar nga Nelson në 1991, që modelon efektin levë ku lajmet e këqija rrisin volatilitetin më shumë se lajmet e mira të së njëjtës madhësi. Ai kapë asimetrinë e goditjeve negative të serive të kthimeve financiare duke modeluar logaritmin e variancës kondicionale.

Zbatojeni me EconMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

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

+4 more

Burimet

  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. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.

Compare side by side

Cituar nga

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/econometrics/egarch · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026