Robust TGARCH — sliekšņa GARCH ar robustu novērtēšanu
Robust TGARCH paplašina sliekšņa GARCH modeli, aizstājot parasto maksimālās νērtēšanas mērķi ar novērtētāju, kas ir izturīgs pret biezu astes inovācijām un ārkārtas novērojumiem. Tas uztver asimetriskas svārstīguma reakcijas — kur negatīvi šoki pastiprina dispersiju vairāk nekā pozitīvi šoki —, vienlaikus paliekot uzticams, kad atdeves sadalījums spēcīgi atšķiras no normalitātes.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Autoregresīvās nosacītās heteroskedastiskuma (ARCH) modelisEkonometrija↔ compare
- DCC-GARCH modelis (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrija↔ compare
- EGARCH modelis (eksponenciālais GARCH)Ekonometrija↔ compare
- Robustais ARCH modelisEkonometrija↔ compare
- Robustais GARCH modelisEkonometrija↔ compare
- TGARCH modelis (sliekšņa GARCH)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →