ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

GJR-GARCH (GARCH แบบไม่สมมาตร)×Exponential GARCH (EGARCH)×แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression modelRegression model
ปีกำเนิด199319911986
ผู้ริเริ่มGlosten, Jagannathan & Runkle (1993); Zakoian (1994)NelsonTim Bollerslev
ประเภทAsymmetric conditional volatility modelConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)Conditional volatility model
แหล่งต้นตำรับGlosten, 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 ↗Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370. DOI ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นasymmetric GARCH, leverage GARCH, TGARCH, GJR-GARCH — Asimetrik GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle)exponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCHGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
ที่เกี่ยวข้อง545
สรุปGJR-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).EGARCH is an asymmetric GARCH variant, introduced by Nelson in 1991, that models the leverage effect in which bad news raises volatility more than good news of the same size. It captures the negative-shock asymmetry of financial return series by modelling the logarithm of the conditional variance.The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: GJR-GARCH · EGARCH · GARCH Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare