Solidny TGARCH — Threshold GARCH z solidnym estymatorem
Solidny TGARCH rozszerza model Threshold GARCH poprzez zastąpienie konwencjonalnej funkcji celu maksymalnej wiarygodności estymatorem odpornym na innowacje o grubych ogonach i obserwacje odstające. Uchwyca asymetryczne reakcje zmienności — gdzie negatywne wstrząsy bardziej wzmacniają wariancję niż pozytywne — zachowując jednocześnie niezawodność, gdy rozkład zwrotów znacznie odbiega od normalności.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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 (Autoregresywna Heteroskedastyczność Warunkowa)Ekonometria↔ compare
- Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometria↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometria↔ compare
- Model ARCH odporny na wartości odstająceEkonometria↔ compare
- Model Robust GARCHEkonometria↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometria↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →