मजबूत टीजीएआरसीएच — मजबूत अनुमान के साथ थ्रेशोल्ड जीएआरसीएच
मजबूत टीजीएआरसीएच थ्रेशोल्ड जीएआरसीएच मॉडल का विस्तार करता है, जिसमें पारंपरिक अधिकतम संभावना उद्देश्य को एक ऐसे अनुमानक से बदल दिया जाता है जो भारी-पूंछ वाले नवाचारों और बाहरी अवलोकनों के प्रतिरोधी है। यह असममित अस्थिरता प्रतिक्रियाओं को दर्शाता है — जहां नकारात्मक झटके सकारात्मक झटकों की तुलना में विचरण को अधिक बढ़ाते हैं — जबकि रिटर्न वितरण की सामान्यता से दृढ़ता से विचलन होने पर भी विश्वसनीय बना रहता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-tgarch
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