แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)
แบบจำลอง Exponential GARCH (EGARCH) ซึ่งนำเสนอโดย Nelson (1991) เป็นการขยายกรอบการทำงานของ GARCH มาตรฐาน โดยการสร้างแบบจำลองลอการิทึมของความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไข (conditional variance) วิธีนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าความแปรปรวนจะเป็นบวกเสมอโดยไม่มีข้อจำกัดด้านพารามิเตอร์ และที่สำคัญคือ ช่วยให้ผลกระทบจากความผันผวนที่เกิดจากความไม่สมดุลของผลตอบแทนที่เป็นบวกและลบมีความแตกต่างกัน ซึ่งสามารถจับปรากฏการณ์ leverage effect ที่รู้จักกันดีในตลาดการเงินได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
แหล่งอ้างอิง
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/egarch-model
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 ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองทีจีอาร์ซีเอช (TGARCH Model - Threshold GARCH)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติแบบเวกเตอร์ (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare