Regression model
GJR-GARCH (Asymetrický GARCH)
GJR-GARCH je variantou modelu podmíněné volatility GARCH, který pomocí indikátorové proměnné zachycuje asymetrický vliv negativních šoků na volatilitu. Byl zaveden Glostenem, Jagannathanem a Runklem (1993), přičemž úzce související prahovou formulaci vyvinul Zakoian (1994).
Přečíst celou metodu
Pouze pro členy
Přihlásit sePro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Zdroje
- Glosten, L. R., Jagannathan, R. & Runkle, D. E. (1993). On the Relation Between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x ↗
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/gjr-garch
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.
- Model ARCH (Autoregresivní podmíněná heteroskedasticita)Ekonometrie↔ compare
- Model ARIMA (autoregresní integrovaný klouzavý průměr)Ekonometrie↔ compare
- Exponential GARCH (EGARCH)Ekonometrie↔ compare
- Model GARCH (Predikce volatility)Ekonometrie↔ compare
- TBATSEkonometrie↔ compare
Odkazuje sem
APARCHTest ARCH-LM na shlukování volatilityExponential GARCH (EGARCH)Fourier EGARCH: Modelování volatility s hladkými strukturálními změnamiGeneralizovaná autoregresní podmíněná heteroskedasticita (GARCH)Panel TGARCH (Threshold GARCH pro panelová data)Vektorová autoregrese s prahovým přechodem (TVAR) a s hladkým přechodem (STVAR)
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →