Regression modelEconometrics / time series

TGARCH חסין — Threshold GARCH עם אומדן חסין

TGARCH חסין מרחיב את מודל Threshold GARCH על ידי החלפת פונקציית המטרה הקונבנציונלית של נראות מרבית (maximum likelihood) באומדן העמיד בפני חידושים בעלי זנבות כבדים ותצפיות חריגות. הוא לוכד תגובות אסימטריות של תנודתיות — שבהן זעזועים שליליים מגבירים את השונות יותר מזעזועים חיוביים — תוך שמירה על אמינות כאשר התפלגות ההחזרות סוטה באופן משמעותי מהנורמליות.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. 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
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateRobust TGARCH (Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/robust-tgarch · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026