So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình EGARCH (Exponential GARCH)× | Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1991 | 1986 |
| Người khởi xướng≠ | Daniel B. Nelson | Tim Bollerslev |
| Loại≠ | Volatility / conditional variance model | Conditional volatility model |
| Công trình gốc≠ | Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | Exponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH | GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini) |
| Liên quan≠ | 6 | 5 |
| Tóm tắt≠ | 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. | The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|