ScholarGate
Ассистент
Regression model

GJR-GARCH (Асимметричный GARCH)

GJR-GARCH — это вариант модели условной волатильности GARCH, который учитывает асимметричное влияние отрицательных шоков на волатильность с помощью индикаторной переменной. Модель была предложена Глостеном, Джаганнатаном и Ранклом (1993), а тесно связанная пороговая формулировка — Закояном (1994).

Применить в EconMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Скачать слайды
Learn & explore
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

+ ещё 1

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/gjr-garch

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateGJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH). Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/econometrics/gjr-garch · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026