ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Icke-linjär EGARCH-modell

Den icke-linjära EGARCH-modellen utökar Nelsons (1991) exponentiella GARCH genom att tillåta nyhetspåverkanfunktionen att anta en flexibel icke-linjär form, vilket fångar asymmetriska och icke-linjära svar av villkorlig volatilitet på tidigare chocker. Den används i stor utsträckning inom finansiell ekonometri för att modellera hävstångseffekter och komplex volatilitetsdynamik i tillgångsavkastning.

Tillämpa med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/econometrics/nonlinear-egarch-model · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026