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.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
Nguồn tài liệu
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- 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.
- Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình DCC-GARCH (Tương quan có điều kiện động)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình TGARCH (Threshold GARCH)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Tự hồi quy Vector (VAR)Kinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →