TGARCH modelis (sliekšņa GARCH)
Sliekšņa GARCH (TGARCH) modelis paplašina standarta GARCH sistēmu, ļaujot pozitīviem un negatīviem atdeves šokiem asimetriski ietekmēt nosacīto dispersiju. Negatīvi šoki — sliktas ziņas — parasti pastiprina svārstīgumu vairāk nekā tāda paša apjoma pozitīvi šoki, kas ir stilizēts fakts, kas pazīstams kā sviras efekts. TGARCH uztver šo asimetriju, izmantojot sliekšņa indikatoru, kas ieslēdzas, ja iepriekšējā perioda šoks bija negatīvs.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
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 ↗
- 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. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/tgarch-model
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 modelis (autoregresīvais integrētais slīdošais vidējais)Ekonometrija↔ compare
- DCC-GARCH modelis (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrija↔ compare
- EGARCH modelis (eksponenciālais GARCH)Ekonometrija↔ compare
- GARCH modelis (volatilitātes prognozēšana)Ekonometrija↔ compare
- Vektora autoregresija (VAR)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →