ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Struktuurilise Murre TGARCH (Läve GARCH koos Struktuuriliste Murretega)

Struktuurilise murde TGARCH laiendab läve GARCH (GJR-GARCH) mudelit, et arvestada volatiilsusprotsessi diskreetsete, püsivate nihketega. Struktuuriliste murrete tuvastamise ja nende kaasamise – kas režiimispetsiifiliste lõikepunktide või tühjade muutujate kaudu – abil eraldab mudel tõelise volatiilsuse püsivuse valest püsivusest, mis on tingitud tähelepanuta jäetud režiimimuutustest, ning säilitab aktsia- ja finantsiandmetele iseloomuliku asümmeetrilise finantsmõju.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Struktuurilise Murre TGARCH (Läve GARCH koos Struktuuriliste Murretega)
EGARCH-mudel (Exponentia…GARCH-mudel (volatiilsus…TGARCH-mudel (Threshold…Struktuurilise Murrde DC…

Allikad

  1. Lamoureux, C. G., & Lastrapes, W. D. (1990). Persistence in variance, structural change, and the GARCH model. Journal of Business & Economic Statistics, 8(2), 225-234. DOI: 10.1080/07350015.1990.10509794
  2. Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Threshold GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/structural-break-tgarch

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti

Sellele viitavad

ScholarGateStructural Break TGARCH (Structural Break Threshold GARCH). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/structural-break-tgarch · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026