Robust TGARCH
Robust TGARCH extends the Threshold GARCH model by replacing the conventional maximum likelihood objective with an estimator that is resistant to heavy-tailed innovations and outlying observations. It captures asymmetric volatility responses — where negative shocks amplify variance more than positive shocks — while remaining reliable when the return distribution deviates strongly from normality.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. · DOI 10.1016/0165-1889(94)90039-6
- Preminger, A., & Storti, G. (2017). Least squares estimation for GARCH (1,1) model with heavy tailed errors. The Econometrics Journal, 20(1), 221–258. · URL
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.