ScholarGate
Asistenti
Regression modelEconometrics / time series

Model EGARCH Robust

EGARCH Robust zgjeron modelin Eksponencial GARCH të Nelson (1991) duke zëvendësuar vlerësimin standard të kuazi-maksimum-mosbesimit me procedura rezistente ndaj vëzhgimeve ekstreme — zakonisht vlerësim me ndikim të kufizuar ose M-vlerësim — në mënyrë që një pjesë e vogël e vëzhgimeve ekstreme ose gabimeve në të dhëna të mos i shtrembërojnë dinamikat e vlerësuara të volatilitetit ose efektin levë.

Zbatojeni me EconMindSë shpejtiVideoSë shpejtiShkarko diapozitivat

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Harta e metodave

Lagjja e metodave të lidhura — zgjidhni një nyje për të eksploruar.

Burimet

  1. Muler, N., & Yohai, V. J. (2008). Robust estimates for GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 138(10), 2918–2940. DOI: 10.1016/j.jspi.2007.11.003
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/econometrics/robust-egarch

Cila metodë?

Vendoseni këtë metodë pranë të afërmeve të saj më të ngushta dhe lexojini krah për krah — biblioteka i shtron librat mbi tryezë; zgjedhja është e juaja.

Krahasoni krah për krah

Cituar nga

ScholarGateRobust EGARCH (Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/econometrics/robust-egarch · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026