ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Модель EGARCH (Експоненційна GARCH)×Квантильна регресія×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19911978
Автор методуDaniel B. NelsonKoenker & Bassett
ТипVolatility / conditional variance modelConditional quantile regression
Основоположне джерелоNelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗Koenker, R. & Bassett, G., Jr. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50. DOI ↗
Інші назвиExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCHconditional quantile regression, regression quantiles, Kantil Regresyon
Пов'язані65
ПідсумокThe 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.Quantile regression models conditional quantiles of an outcome - the median, the 25th or 75th percentile, and so on - rather than the conditional mean that OLS targets. Introduced by Koenker and Bassett in 1978, it reveals how predictors act across the whole distribution, including its tails.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: EGARCH model · Quantile Regression. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare