Robustne TGARCH — Tundlik GARCH robustse hindamisega
Robustne TGARCH laiendab tundlikku GARCH-mudelit, asendades tavapärase suurima tõenäosuse eesmärgi estimaatoriga, mis on vastupidav raskete sabadega innovatsioonidele ja äärmuslikele vaatlustele. See haarab asümmeetrilised volatiilsuse reaktsioonid — kus negatiivsed šokid suurendavad dispersiooni rohkem kui positiivsed šokid — jäädes samal ajal usaldusväärseks, kui tootluse jaotus tugevalt erineb normaaljaotusest.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Autoregressiivse tingimusliku heteroskedastilisuse (ARCH) mudelÖkonomeetria↔ compare
- DCC-GARCH mudel (dünaamiline tingimuslik korrelatsioon)Ökonomeetria↔ compare
- EGARCH-mudel (Exponential GARCH)Ökonomeetria↔ compare
- Robust ARCH mudelÖkonomeetria↔ compare
- Robustne GARCH-mudelÖkonomeetria↔ compare
- TGARCH-mudel (Threshold GARCH)Ökonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →