GJR-GARCH (GARCH Asimetris)
GJR-GARCH adalah varian dari model volatilitas kondisional GARCH yang menangkap efek asimetris dari guncangan negatif terhadap volatilitas menggunakan variabel indikator. Model ini diperkenalkan oleh Glosten, Jagannathan, dan Runkle (1993), dengan formulasi ambang batas yang sangat terkait oleh Zakoian (1994).
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Sumber
- 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 ↗
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/gjr-garch
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.
- Model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Ekonometrika↔ compare
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- Exponential GARCH (EGARCH)Ekonometrika↔ compare
- Model GARCH (Peramalan Volatilitas)Ekonometrika↔ compare
- TBATSEkonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →