TGARCH Robusto — GARCH Umbral con Estimación Robusta
El TGARCH Robusto extiende el modelo GARCH Umbral (Threshold GARCH) al reemplazar el objetivo convencional de máxima verosimilitud con un estimador que es resistente a innovaciones de colas pesadas y observaciones atípicas. Captura respuestas asimétricas de la volatilidad —donde los shocks negativos amplifican la varianza más que los shocks positivos—, al tiempo que se mantiene fiable cuando la distribución de los rendimientos se desvía fuertemente de la normalidad.
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Fuentes
- 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. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/robust-tgarch
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- Modelo ARCH (Heterocedasticidad Autoregresiva Condicional)Econometría↔ compare
- Modelo DCC-GARCH (Correlación Condicional Dinámica)Econometría↔ compare
- Modelo EGARCH (GARCH Exponencial)Econometría↔ compare
- Modelo ARCH RobustoEconometría↔ compare
- Modelo GARCH RobustoEconometría↔ compare
- Modelo TGARCH (Threshold GARCH)Econometría↔ compare
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