ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×Mô hình EGARCH (Exponential GARCH)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19821991
Người khởi xướngRobert F. EngleDaniel B. Nelson
LoạiConditional volatility modelVolatility / conditional variance model
Công trình gốcEngle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗
Tên gọi khácARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance modelExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH
Liên quan66
Tóm tắtThe ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.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.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: ARCH model · EGARCH model. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare