Regression modelEconometrics / time series

Robustní TGARCH — Prahový GARCH s robustním odhadem

Robustní TGARCH rozšiřuje model Threshold GARCH nahrazením konvenční účelové funkce maximální věrohodnosti odhadem, který je odolný vůči inovací s těžkými ocasy a odlehlým pozorováním. Zachycuje asymetrické reakce volatility — kde negativní šoky zesilují rozptyl více než pozitivní šoky — přičemž zůstává spolehlivý, když se distribuce výnosů silně odchyluje od normality.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. 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
  2. Preminger, A., & Storti, G. (2017). Least squares estimation for GARCH (1,1) model with heavy tailed errors. The Econometrics Journal, 20(1), 221–258. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/robust-tgarch

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

Odkazuje sem

ScholarGateRobust TGARCH (Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/robust-tgarch · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026