Icke-linjär GARCH-modell
Den icke-linjära GARCH-modellen utvidgar det standardiserade GARCH-ramverket för att fånga asymmetriska och icke-linjära svar av betingad volatilitet på tidigare chocker. Den tillåter negativa avkastningar (dåliga nyheter) att förstärka volatiliteten mer än positiva avkastningar av samma magnitud, ett fenomen känt som hävstångseffekten, vilket är empiriskt genomgripande på finansmarknaderna.
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.
Källor
- 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 ↗
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Autoregressiv modell för betingad heteroskedasticitet (ARCH-modell)Ekonometri↔ compare
- ARIMA-modell (Autoregressiv Integrerad Glidande Medelvärdesmodell)Ekonometri↔ compare
- DCC-GARCH-modellen (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometri↔ compare
- EGARCH-modellen (Exponential GARCH)Ekonometri↔ compare
- TGARCH-modell (Threshold GARCH)Ekonometri↔ compare
- Vektorautoregression (VAR)Ekonometri↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →