ScholarGate
Ассистент
Regression modelEconometrics / time series

Модель TGARCH с изменяющимися во времени параметрами

Модель TVP-TGARCH расширяет пороговую модель GARCH, позволяя ее параметрам волатильности изменяться во времени посредством представления в пространстве состояний. Она учитывает как эффект асимметрии («эффект рычага») — когда отрицательные шоки доходности увеличивают волатильность сильнее, чем положительные, — так и структурные изменения в этой асимметрии, что делает ее хорошо подходящей для длинных финансовых временных рядов, подверженных смен режима.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

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.

Источники

  1. Zakoïan, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6
  2. 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. Journal of Finance, 48(5), 1779–1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/time-varying-parameter-tgarch-model

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
ScholarGateTime-varying parameter TGARCH model (Time-Varying Parameter Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/time-varying-parameter-tgarch-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026