ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลองโคพูลา (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)×Exponential GARCH (EGARCH)×
สาขาวิชาการเงินเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด19591991
ผู้ริเริ่มSklar (1959); dependence-concept treatment by Joe (1997)Nelson
ประเภทDependence modelConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)
แหล่งต้นตำรับSklar, A. (1959). Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l'Institut Statistique de l'Université de Paris, 8, 229-231. link ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นcopulas, dependence copulas, vine copulas, Kopula Modelleri (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)exponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCH
ที่เกี่ยวข้อง54
สรุปCopula models are a family of functions that describe the dependence structure between variables separately from their individual (marginal) distributions. The foundation is Sklar's theorem (1959), which shows that any multivariate distribution can be split into its marginals plus a copula; Joe (1997) developed the modern catalogue of dependence concepts. They are central to portfolio risk and credit modelling.EGARCH is an asymmetric GARCH variant, introduced by Nelson in 1991, that models the leverage effect in which bad news raises volatility more than good news of the same size. It captures the negative-shock asymmetry of financial return series by modelling the logarithm of the conditional variance.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Copula Models · EGARCH. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare