เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)× | แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1991 | 1986 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Daniel B. Nelson | Tim Bollerslev |
| ประเภท≠ | Volatility / conditional variance model | Conditional volatility model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Exponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH | GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini) |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | 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. | The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|