Regression modelEconometrics / time series

Нелінійна GARCH-модель

Нелінійна GARCH-модель розширює стандартну GARCH-структуру для фіксації асиметричних і нелінійних реакцій умовної волатильності на минулі шоки. Вона дозволяє негативним прибутковостям (поганим новинам) посилювати волатильність більше, ніж позитивним прибутковостям такої ж величини, що є явищем, відомим як ефект важеля, який емпірично поширений 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.

Джерела

  1. Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
  2. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-garch-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
ScholarGateNonlinear GARCH model (Nonlinear Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/nonlinear-garch-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026