Regression model

Експоненційне GARCH (EGARCH)

EGARCH — це асиметричний варіант GARCH, представлений Нельсоном у 1991 році, який моделює ефект важеля, коли погані новини підвищують волатильність сильніше, ніж добрі новини однакового розміру. Він фіксує асиметрію негативних шоків у рядах фінансових прибутковостей, моделюючи логарифм умовної дисперсії.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

Джерела

  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. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/egarch

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/egarch · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026