Regression model
GJR-GARCH（非対称GARCH）
GJR-GARCHは、指標変数を用いてボラティリティに対する負のショックの非対称効果を捉えるGARCH条件付きボラティリティモデルのバリアントである。これはGlosten, Jagannathan, Runkle (1993) によって導入され、Zakoian (1994) によって非常に類似した閾値定式化がなされた。
EconMindで適用する近日公開Apply, compare, get guidance
Tools & resources
Learn & explore
動画近日公開
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
他 1 件
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/gjr-garch
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- ARCHモデル（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）計量経済学↔ 比較
- ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル計量経済学↔ 比較
- 指数 GARCH (EGARCH)計量経済学↔ 比較
- GARCHモデル（ボラティリティ予測）計量経済学↔ 比較
- TBATS計量経済学↔ 比較