ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การทดสอบ ARCH-LM สำหรับการรวมกลุ่มของความผันผวน×GJR-GARCH (GARCH แบบไม่สมมาตร)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด19821993
ผู้ริเริ่มRobert F. EngleGlosten, Jagannathan & Runkle (1993); Zakoian (1994)
ประเภทLagrange multiplier diagnostic test for conditional heteroscedasticityAsymmetric conditional volatility model
แหล่งต้นตำรับEngle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI ↗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 ↗
ชื่อเรียกอื่นARCH-LM Testi ve Volatilite Kümelenmesi Analizi, ARCH LM test, Engle's ARCH test, test for autoregressive conditional heteroscedasticityasymmetric GARCH, leverage GARCH, TGARCH, GJR-GARCH — Asimetrik GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle)
ที่เกี่ยวข้อง65
สรุปThe ARCH-LM test is Robert Engle's (1982) Lagrange multiplier diagnostic for autoregressive conditional heteroscedasticity in the residuals of a fitted time-series model. It checks whether the error variance changes over time and clusters into calm and turbulent periods, and it is the standard pre-test run before fitting a GARCH-family volatility model.GJR-GARCH is a variant of the GARCH conditional-volatility model that captures the asymmetric effect of negative shocks on volatility using an indicator variable. It was introduced by Glosten, Jagannathan and Runkle (1993), with a closely related threshold formulation by Zakoian (1994).
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: ARCH-LM Test · GJR-GARCH. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare