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 GARCH phi tuyến×Mô hình EGARCH (Exponential GARCH)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời1991-19931991
Người khởi xướngGlosten, Jagannathan & Runkle; Nelson (1991) for EGARCHDaniel B. Nelson
LoạiVolatility modelVolatility / conditional variance model
Công trình gốcGlosten, 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 ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗
Tên gọi khácNL-GARCH, asymmetric GARCH, GJR-GARCH, nonlinear volatility modelExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH
Liên quan66
Tóm tắtThe Nonlinear GARCH model extends the standard GARCH framework to capture asymmetric and nonlinear responses of conditional volatility to past shocks. It allows negative returns (bad news) to amplify volatility more than positive returns of equal magnitude, a phenomenon known as the leverage effect, which is empirically pervasive in financial markets.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: Nonlinear GARCH model · EGARCH model. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare