ScholarGate
Pembantu
Regression model

GJR-GARCH (GARCH Asimetri)

GJR-GARCH ialah satu varian model keterwagahan bersyarat GARCH yang menangkap kesan asimetri kejutan negatif terhadap keterwagahan menggunakan pemboleh ubah penunjuk. Ia diperkenalkan oleh Glosten, Jagannathan dan Runkle (1993), dengan formulasi ambang yang berkaitan rapat oleh Zakoian (1994).

Terapkan dengan EconMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

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

+1 more

Sumber

  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

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateGJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/econometrics/gjr-garch · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026