ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Модель GARCH (Прогнозування волатильності)×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, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)exponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCH
Пов'язані54
ПідсумокThe Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.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 Model · EGARCH. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare