เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)× | แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1982 | 1991 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Robert F. Engle | Daniel B. Nelson |
| ประเภท≠ | Conditional volatility model | Volatility / conditional variance model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗ | Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | ARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model | Exponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | The ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering. | The Exponential GARCH (EGARCH) model, introduced by Nelson (1991), extends the standard GARCH framework by modelling the logarithm of conditional variance. This ensures variance is always positive without parameter constraints and, crucially, allows negative and positive shocks to have asymmetric effects on volatility — capturing the well-known leverage effect in financial markets. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|