ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Exponential GARCH (EGARCH)×แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)×แบบจำลองความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไขอัตถอยทั่วไป (GARCH)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression modelRegression model
ปีกำเนิด199120151986
ผู้ริเริ่มNelsonBox & Jenkins (Box-Jenkins methodology)Tim Bollerslev
ประเภทConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)Univariate time-series modelConditional volatility model
แหล่งต้นตำรับNelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นexponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCHBox-Jenkins model, ARIMA(p,d,q), ARIMA ModeliGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH Modeli
ที่เกี่ยวข้อง455
สรุปEGARCH 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.ARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series from its own past. It is the centrepiece of the Box-Jenkins methodology set out in Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5th ed., 2015).GARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: EGARCH · ARIMA · GARCH. สืบค้นเมื่อ 2026-06-20 จาก https://scholargate.app/th/compare