ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robust EGARCH-modell

Robust EGARCH utvidgar Nelsons (1991) Exponential GARCH-modell genom att ersätta standard quasi-maximum likelihood-estimering med utliggarresistenta procedurer — typiskt begränsad-inflytande- eller M-estimering — så att en liten andel extrema observationer eller datafel inte kan förvränga den estimerade volatilitetsdynamiken eller hävstångseffekten.

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. 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

Så citerar du den här sidan

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

Refereras av

ScholarGateRobust EGARCH (Robust Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/econometrics/robust-egarch · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026