ScholarGate
ผู้ช่วย
Regression modelEconometrics / time series

แบบจำลอง EGARCH แบบไม่เชิงเส้น

แบบจำลอง EGARCH แบบไม่เชิงเส้นเป็นการขยายแบบจำลอง Exponential GARCH ของ Nelson (1991) โดยอนุญาตให้ฟังก์ชันผลกระทบของข่าวสารมีรูปแบบไม่เชิงเส้นที่ยืดหยุ่น ซึ่งสามารถจับการตอบสนองที่ไม่สมมาตรและไม่เชิงเส้นของความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไขต่อความผันผวนในอดีต แบบจำลองนี้มีการใช้อย่างแพร่หลายในเศรษฐมิติทางการเงินเพื่อจำลองผลกระทบของเลเวอเรจและพลวัตความผันผวนที่ซับซ้อนของผลตอบแทนสินทรัพย์

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้ดาวน์โหลดสไลด์

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

แผนที่ระเบียบวิธี

ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ

แหล่งอ้างอิง

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260
  2. Engle, R. F., & Ng, V. K. (1993). Measuring and testing the impact of news on volatility. Journal of Finance, 48(5), 1749–1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/nonlinear-egarch-model

ระเบียบวิธีใด?

วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน

เปรียบเทียบเคียงข้างกัน
ScholarGateNonlinear EGARCH model (Nonlinear Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/nonlinear-egarch-model · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026