Regression modelEconometrics / time series

Mô hình EGARCH (Exponential GARCH)

Mô hình Exponential GARCH (EGARCH), được giới thiệu bởi Nelson (1991), mở rộng khuôn khổ GARCH tiêu chuẩn bằng cách mô hình hóa logarit của phương sai có điều kiện. Điều này đảm bảo phương sai luôn dương mà không cần ràng buộc tham số và, quan trọng nhất, cho phép các cú sốc tiêu cực và tích cực có tác động bất đối xứng lên độ biến động — nắm bắt hiệu ứng đòn bẩy (leverage effect) đã biết trong thị trường tài chính.

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.

+20 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. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/egarch-model

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