Robust TGARCH — Threshold GARCH dengan Estimasi Robust
Robust TGARCH memperluas model Threshold GARCH dengan mengganti objektif maximum likelihood konvensional dengan estimator yang tahan terhadap inovasi ekor tebal (heavy-tailed) dan observasi pencilan (outlying). Model ini menangkap respons volatilitas asimetris — di mana guncangan negatif memperkuat varians lebih besar daripada guncangan positif — sambil tetap andal ketika distribusi imbal hasil menyimpang jauh dari normalitas.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Ekonometrika↔ compare
- Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrika↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrika↔ compare
- Model ARCH KuatEkonometrika↔ compare
- Model GARCH RobustEkonometrika↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →