Regression modelEconometrics / time series

Laika mainīgo parametru TGARCH modelis

TVP-TGARCH modelis paplašina sliekšņa GARCH, ļaujot tā svārstīguma parametriem laika gaitā mainīties, izmantojot stāvokļa telpas attēlojumu. Tas aptver gan sviras efektu — ka negatīvi atdeves šoki palielina svārstīgumu vairāk nekā pozitīvi —, gan strukturālās izmaiņas šajā asimetrijā, padarot to piemērotu gariem finanšu laika datu kopumiem, kas pakļauti režīma maiņām.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Zakoïan, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6
  2. 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). Time-Varying Parameter Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/time-varying-parameter-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.

Compare side by side
ScholarGateTime-varying parameter TGARCH model (Time-Varying Parameter Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/time-varying-parameter-tgarch-model · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026