ScholarGate
Асистент
Regression modelEconometrics / time series

Модель EGARCH (Експоненційна GARCH)

Модель експоненційної GARCH (EGARCH), представлена Нельсоном (1991), розширює стандартну структуру GARCH шляхом моделювання логарифма умовної дисперсії. Це гарантує, що дисперсія завжди є додатною без обмежень на параметри, і, що найважливіше, дозволяє негативним і позитивним шокам мати асиметричний вплив на волатильність — охоплюючи добре відомий ефект важеля на фінансових ринках.

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.

+20 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. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/egarch-model

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