ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Нелінійна модель EGARCH×Модель EGARCH (Експоненційна GARCH)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19911991
Автор методуDaniel B. NelsonDaniel B. Nelson
ТипConditional volatility modelVolatility / conditional variance model
Основоположне джерелоNelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗
Інші назвиNL-EGARCH, nonlinear exponential GARCH, asymmetric EGARCH, NEGARCHExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH
Пов'язані56
ПідсумокThe Nonlinear EGARCH model extends Nelson's (1991) Exponential GARCH by allowing the news impact function to take a flexible nonlinear form, capturing asymmetric and nonlinear responses of conditional volatility to past shocks. It is widely used in financial econometrics to model leverage effects and complex volatility dynamics in asset returns.The 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.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

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