Regression model
GJR-GARCH (Asimetriskais GARCH)
GJR-GARCH ir GARCH nosacītās svārstīguma modeļa variants, kas, izmantojot indikatora mainīgo, fiksē negatīvo šoku asimetrisko ietekmi uz svārstīgumu. To ieviesa Glostens, Džaganatans un Rankls (Glosten, Jagannathan and Runkle, 1993), un cieši saistītu sliekšņa formulējumu izstrādāja Zakoian (1994).
Lasīt pilno metodes aprakstu
Tikai dalībniekiem
PieteiktiesPiesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Autoregresīvās nosacītās heteroskedastiskuma (ARCH) modelisEkonometrija↔ compare
- ARIMA (autoregresīvais integrētais slīdošā vidējā) modelisEkonometrija↔ compare
- EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrija↔ compare
- GARCH modelis (volatilitātes prognozēšana)Ekonometrija↔ compare
- TBATSEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
APARCHARCH-LM tests par atklātām heteroskedastiskuma kļūdāmEGARCH (Exponential GARCH)Furjē EGARCH: Volatilitātes modelēšana ar gludām strukturālām pārmaiņāmGeneralizētā autoregresīvā nosacītā heteroskedastiskuma (GARCH) modelisPanel TGARCH (Threshold GARCH modeļa panel datu analīzei)Kopneses un gludās pārejas VAR (TVAR / STVAR)
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →