杠杆效应的量化表达：EGARCH 与 GJR 如何让波动率记住坏消息
标准 GARCH 的方差只依赖冲击的『平方』，天然抹掉了方向——跌 3% 和涨 3% 推高波动一样多。但真实市场里，坏消息比好消息更吓人。本文用 numpy 从零实现 EGARCH 与 GJR 两个非对称波动率模型，在带杠杆的合成数据上证明：EGARCH 正确恢复出负的杠杆系数 γ=-0.096，样本外对数似然 1268 对 GARCH 的 1261，坏消息对波动的冲击是等幅好消息的 1.5 倍以上。附完整实现与四张真实计算图。