ScholarGate
어시스턴트
Regression model

GJR-GARCH (비대칭 GARCH)

GJR-GARCH는 지시 변수를 사용하여 음의 충격이 변동성에 미치는 비대칭 효과를 포착하는 GARCH 조건부 변동성 모델의 변형입니다. 이 모델은 Glosten, Jagannathan 및 Runkle (1993)에 의해 소개되었으며, Zakoian (1994)에 의해 유사한 임계값 공식화가 개발되었습니다.

EconMind(으)로 적용하기곧 제공Apply, compare, get guidance
Tools & resources
슬라이드 다운로드
Learn & explore
동영상곧 제공

방법 전문 읽기

회원 전용

무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.

로그인

방법 지도

관련 방법들로 이루어진 인접 영역 — 노드를 선택해 살펴보세요.

+1개 더

출처

  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

이 페이지 인용 방법

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

어떤 방법일까요?

이 방법을 가장 가까운 동류의 방법들과 나란히 놓고 비교해 보세요 — 라이브러리는 책을 펼쳐 놓을 뿐, 선택은 여러분의 몫입니다.

나란히 비교하기

이 방법을 참조하는 항목

ScholarGateGJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/econometrics/gjr-garch · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026