Regression model

Exponential GARCH (EGARCH)

EGARCH là một biến thể bất đối xứng của GARCH, được giới thiệu bởi Nelson vào năm 1991, mô hình hóa hiệu ứng đòn bẩy (leverage effect) trong đó tin xấu làm tăng biến động nhiều hơn tin tốt có cùng độ lớn. Nó nắm bắt tính bất đối xứng của cú sốc tiêu cực trong chuỗi lợi suất tài chính bằng cách mô hình hóa logarit của phương sai có điều kiện.

Áp dụng với EconMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

Nguồn tài liệu

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI: 10.2307/2938260
  2. Engle, R. F. & Ng, V. K. (1993). Measuring and Testing the Impact of News on Volatility. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/egarch

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateEGARCH (Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/egarch · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026