ScholarGate
Βοηθός

Σύγκριση μεθόδων

Εξετάστε τις επιλεγμένες μεθόδους δίπλα-δίπλα· οι γραμμές που διαφέρουν επισημαίνονται.

Μη Γραμμικό Μοντέλο TGARCH×Μοντέλο ARCH (Αυτοπαλίνδρομη Συνθηκική Ετεροσκεδαστικότητα)×
ΠεδίοΟικονομετρίαΟικονομετρία
ΟικογένειαRegression modelRegression model
Έτος προέλευσης1993–19941982
ΔημιουργόςJean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & RunkleRobert F. Engle
ΤύποςConditional heteroskedasticity modelConditional volatility model
Θεμελιώδης πηγήZakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗
Εναλλακτικές ονομασίεςNL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variantARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model
Συναφείς46
ΣύνοψηThe Nonlinear TGARCH (Threshold GARCH) model extends the standard GARCH framework by allowing positive and negative shocks of equal magnitude to exert different effects on future volatility. It models conditional volatility in terms of the absolute value of lagged residuals split by a sign threshold, capturing the well-documented leverage effect in financial return series.The ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.
ScholarGateΣύνολο δεδομένων
  1. v1
  2. 2 Πηγές
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Πηγές
  3. PUBLISHED

Μετάβαση στην αναζήτηση Λήψη διαφανειών

ScholarGateΣύγκριση μεθόδων: Nonlinear TGARCH model · ARCH model. Ανακτήθηκε στις 2026-06-17 από https://scholargate.app/el/compare