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 Phi tuyến×Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19911982
Người khởi xướngDaniel B. NelsonRobert F. Engle
LoạiConditional volatility modelConditional volatility model
Công trình gốcNelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗
Tên gọi khácNL-EGARCH, nonlinear exponential GARCH, asymmetric EGARCH, NEGARCHARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model
Liên quan56
Tóm tắtThe Nonlinear EGARCH model extends Nelson's (1991) Exponential GARCH by allowing the news impact function to take a flexible nonlinear form, capturing asymmetric and nonlinear responses of conditional volatility to past shocks. It is widely used in financial econometrics to model leverage effects and complex volatility dynamics in asset returns.The 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.
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: Nonlinear EGARCH model · ARCH model. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare