ScholarGate
Asszisztens
Regression model

GJR-GARCH (aszimmetrikus GARCH)

A GJR-GARCH a GARCH feltételes volatilitás modell egy variánsa, amely egy indikátorváltozó segítségével ragadja meg a negatív sokkok volatilitásra gyakorolt aszimmetrikus hatását. Glosten, Jagannathan és Runkle (1993) vezették be, egy szorosan kapcsolódó küszöbformulációval Zakoian (1994) által.

Alkalmazás ezzel: EconMindHamarosanApply, compare, get guidance
Tools & resources
Diák letöltése
Learn & explore
VideóHamarosan

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

+1 további

Források

  1. Glosten, L. R., Jagannathan, R. & Runkle, D. E. (1993). On the Relation Between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
  2. 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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/gjr-garch

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateGJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH). Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/gjr-garch · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026