Regression modelEconometrics / time series

Robust TGARCH — Küszöbös GARCH robusztus becsléssel

A Robust TGARCH a küszöbös GARCH (Threshold GARCH) modellt úgy bővíti, hogy a hagyományos maximum likelihood célfüggvényt egy olyan becslőfüggvénnyel helyettesíti, amely ellenálló a nehéz farkú eloszlással bíró hibákkal és a kiugró megfigyelésekkel szemben. Ez a modell megragadja az aszimmetrikus volatilitási válaszokat – ahol a negatív sokkok erősebben növelik a varianciát, mint a pozitív sokkok –, miközben megbízható marad akkor is, ha a hozamok eloszlása jelentősen eltér a normalitástól.

Alkalmazás ezzel: EconMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Hivatkozik rá

ScholarGateRobust TGARCH (Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/robust-tgarch · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026