ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.

מודל פורייה TGARCH×מודל DCC-GARCH (מתאם מותנה דינמי)×
תחוםאקונומטריקהאקונומטריקה
משפחהRegression modelRegression model
שנת המקור1994 / 20122002
הוגה השיטהZakoian (1994) for TGARCH; Enders and Lee (2012) for Fourier approximation frameworkRobert F. Engle
סוגVolatility model with asymmetric leverage and Fourier smooth breaksMultivariate volatility model
מקור מכונןZakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI ↗
כינוייםFourier TGARCH, Fourier Threshold GARCH, Fourier GJR-GARCH, smooth structural break TGARCHDCC-GARCH, Dynamic Conditional Correlation GARCH, Engle DCC model, multivariate DCC
קשורות55
תקצירThe Fourier TGARCH model extends the Threshold GARCH framework by embedding Fourier trigonometric terms in the conditional variance equation to capture smooth, gradual structural breaks in volatility dynamics. It jointly models asymmetric leverage effects — where negative shocks amplify volatility more than positive shocks of the same magnitude — and time-varying intercept shifts caused by unobserved structural change.The DCC-GARCH model, introduced by Engle (2002), extends univariate GARCH to capture time-varying correlations between multiple financial time series. It decomposes the multivariate conditional covariance matrix into individual volatility processes and a dynamic correlation matrix, allowing correlations to fluctuate over time while remaining computationally tractable even with many series.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: Fourier TGARCH · DCC-GARCH model. אוחזר בתאריך 2026-06-18 מתוך https://scholargate.app/he/compare