ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Узагальнена авторегресійна умовна гетероскедастичність (GARCH)×Експоненційне GARCH (EGARCH)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19861991
Автор методуTim BollerslevNelson
ТипConditional volatility modelConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)
Основоположне джерелоBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗
Інші назвиGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH Modeliexponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCH
Пов'язані54
ПідсумокGARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns.EGARCH is an asymmetric GARCH variant, introduced by Nelson in 1991, that models the leverage effect in which bad news raises volatility more than good news of the same size. It captures the negative-shock asymmetry of financial return series by modelling the logarithm of the conditional variance.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: GARCH · EGARCH. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare