ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

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

Robusztus EGARCH modell×TGARCH modell (küszöb GARCH)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve20081993-1994
MegalkotóNelson (1991) for EGARCH; robust adaptation via Muler & Yohai (2008) and related authorsZakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993)
TípusRobust volatility modelAsymmetric volatility model
AlapműMuler, N., & Yohai, V. J. (2008). Robust estimates for GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 138(10), 2918–2940. DOI ↗Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗
Alternatív nevekRobust EGARCH model, outlier-robust EGARCH, robust exponential GARCH, REGARCHThreshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCH
Kapcsolódó66
ÖsszefoglalóRobust EGARCH extends Nelson's (1991) Exponential GARCH model by replacing standard quasi-maximum likelihood estimation with outlier-resistant procedures — typically bounded-influence or M-estimation — so that a small fraction of extreme observations or data errors cannot distort the estimated volatility dynamics or the leverage effect.The Threshold GARCH (TGARCH) model extends the standard GARCH framework by allowing positive and negative return shocks to have asymmetric effects on conditional variance. Negative shocks — bad news — typically amplify volatility more than positive shocks of the same magnitude, a stylised fact known as the leverage effect. TGARCH captures this asymmetry through a threshold indicator that switches on when the previous period's shock was negative.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Robust EGARCH · TGARCH model. Letöltve 2026-06-18, forrás: https://scholargate.app/hu/compare