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 EGARCH (Exponential GARCH)×Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19911986
Người khởi xướngDaniel B. NelsonTim Bollerslev
LoạiVolatility / conditional variance modelConditional volatility model
Công trình gốcNelson, 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 khácExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCHGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
Liên quan65
Tóm tắtThe 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
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

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