TGARCH Robust — GARCH cu prag și estimare robustă
TGARCH Robust extinde modelul GARCH cu prag prin înlocuirea obiectivului convențional de verosimilitate maximă cu un estimator rezistent la inovații cu cozi grele și observații extreme. Acesta surprinde răspunsuri asimetrice ale volatilității — unde șocurile negative amplifică varianța mai mult decât șocurile pozitive — rămânând în același timp fiabil atunci când distribuția randamentelor deviază puternic de la normalitate.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Modelul ARCH (Autoregresiv Conditional Eteroskedastic)Econometrie↔ compare
- Modelul DCC-GARCH (Corelație Condițională Dinamică)Econometrie↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Econometrie↔ compare
- Modelul ARCH RobustEconometrie↔ compare
- Model GARCH RobustEconometrie↔ compare
- Modelul TGARCH (Threshold GARCH)Econometrie↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →