Robust TGARCH — Threshold GARCH dengan Anggaran Mantap
Robust TGARCH melanjutkan model Threshold GARCH dengan menggantikan objektif kemungkinan maksimum konvensional dengan penganggar yang tahan terhadap inovasi ekor tebal dan pemerhatian luar. Ia menangkap tindak balas ketidaktetapan asimetri — di mana kejutan negatif memperkuat varians lebih daripada kejutan positif — sambil kekal boleh dipercayai apabila taburan pulangan sangat berbeza daripada normaliti.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Model ARCH (Heteroskedastisitas Bersyarat Autoregresif)Ekonometrik↔ compare
- Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrik↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrik↔ compare
- Model ARCH Tahan LasakEkonometrik↔ compare
- Model GARCH TeguhEkonometrik↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometrik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →