ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Nonlineáris TGARCH modell×ARCH modell (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve1993–19941982
MegalkotóJean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & RunkleRobert F. Engle
TípusConditional heteroskedasticity modelConditional volatility model
AlapműZakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗
Alternatív nevekNL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variantARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model
Kapcsolódó46
ÖsszefoglalóThe Nonlinear TGARCH (Threshold GARCH) model extends the standard GARCH framework by allowing positive and negative shocks of equal magnitude to exert different effects on future volatility. It models conditional volatility in terms of the absolute value of lagged residuals split by a sign threshold, capturing the well-documented leverage effect in financial return series.The ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Nonlinear TGARCH model · ARCH model. Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/compare