ScholarGate
Βοηθός

Σύγκριση μεθόδων

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

Μη Γραμμικό Μοντέλο TGARCH×Μοντέλο EGARCH (Exponential GARCH)×
ΠεδίοΟικονομετρίαΟικονομετρία
ΟικογένειαRegression modelRegression model
Έτος προέλευσης1993–19941991
ΔημιουργόςJean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & RunkleDaniel B. Nelson
ΤύποςConditional heteroskedasticity modelVolatility / conditional variance model
Θεμελιώδης πηγήZakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗
Εναλλακτικές ονομασίεςNL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variantExponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH
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 Exponential GARCH (EGARCH) model, introduced by Nelson (1991), extends the standard GARCH framework by modelling the logarithm of conditional variance. This ensures variance is always positive without parameter constraints and, crucially, allows negative and positive shocks to have asymmetric effects on volatility — capturing the well-known leverage effect in financial markets.
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 · EGARCH model. Ανακτήθηκε στις 2026-06-17 από https://scholargate.app/el/compare