Робастный TGARCH — пороговый GARCH с робастной оценкой
Робастный TGARCH расширяет модель Threshold GARCH, заменяя обычную функцию правдоподобия оценщиком, устойчивым к "тяжелым хвостам" инноваций и выбросам. Он улавливает асимметричные реакции волатильности — когда отрицательные шоки усиливают дисперсию сильнее, чем положительные шоки — оставаясь при этом надежным, когда распределение доходности сильно отклоняется от нормальности.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/robust-tgarch
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Модель ARCH (авторегрессионная условная гетероскедастичность)Эконометрика↔ сравнить
- Модель DCC-GARCH (динамическая условная корреляция)Эконометрика↔ сравнить
- Модель EGARCH (Экспоненциальная GARCH)Эконометрика↔ сравнить
- Робастная модель ARCHЭконометрика↔ сравнить
- Робастная модель GARCHЭконометрика↔ сравнить
- Модель TGARCH (Threshold GARCH)Эконометрика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →