Regression model
Exponential GARCH (EGARCH)
EGARCH เป็นรูปแบบหนึ่งของ GARCH ที่มีความไม่สมมาตร ซึ่งถูกนำเสนอโดย Nelson ในปี 1991 เพื่อจำลองผลกระทบของเลเวอเรจ (leverage effect) ที่ข่าวร้ายทำให้ความผันผวนเพิ่มขึ้นมากกว่าข่าวดีที่มีขนาดเท่ากัน โดยแบบจำลองนี้จับความไม่สมมาตรของผลตอบแทนทางการเงินที่เกิดจากช็อกเชิงลบ โดยการจำลองค่าลอการิทึมของความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไข
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
แหล่งอ้างอิง
- Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- Engle, R. F. & Ng, V. K. (1993). Measuring and Testing the Impact of News on Volatility. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/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.
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไขอัตถอยทั่วไป (GARCH)เศรษฐมิติ↔ compare
- GJR-GARCH (GARCH แบบไม่สมมาตร)เศรษฐมิติ↔ compare
- TBATSเศรษฐมิติ↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
APARCHการทดสอบ ARCH-LM สำหรับการรวมกลุ่มของความผันผวนConditional Value-at-Risk (Expected Shortfall)DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)ทฤษฎีค่าสุดขีด (Extreme Value Theory: EVT)โฟริเยร์ EGARCH: การสร้างแบบจำลองความผันผวนด้วยการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่ราบรื่นแบบจำลองความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไขอัตถอยทั่วไป (GARCH)แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)GJR-GARCH (GARCH แบบไม่สมมาตร)แบบจำลองมาร์คอฟสลับระบอบ (MS-AR / MS-VAR)ความผันผวนที่รับรู้ได้และแบบจำลอง HARThreshold and Smooth-Transition VAR