Exponentiell GARCH (EGARCH)
EGARCH är en asymmetrisk GARCH-variant, introducerad av Nelson 1991, som modellerar hävstångseffekten (leverage effect) där dåliga nyheter höjer volatiliteten mer än goda nyheter av samma storlek. Den fångar den negativa-chock-asymmetrin i finansiella avkastningsserier genom att modellera logaritmen av den villkorade variansen.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModellEkonometri↔ compare
- Generaliserad Autoregressiv Konditionell Heteroskedasticitet (GARCH)Ekonometri↔ compare
- GJR-GARCH (Asymmetrisk GARCH)Ekonometri↔ compare
- TBATSEkonometri↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →