เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง EGARCH แบบไม่เชิงเส้น× | แบบจำลองทีจีอาร์ซีเอช (TGARCH Model - Threshold GARCH)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1991 | 1993-1994 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Daniel B. Nelson | Zakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993) |
| ประเภท≠ | Conditional volatility model | Asymmetric volatility model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗ | Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | NL-EGARCH, nonlinear exponential GARCH, asymmetric EGARCH, NEGARCH | Threshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCH |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 6 |
| สรุป≠ | The Nonlinear EGARCH model extends Nelson's (1991) Exponential GARCH by allowing the news impact function to take a flexible nonlinear form, capturing asymmetric and nonlinear responses of conditional volatility to past shocks. It is widely used in financial econometrics to model leverage effects and complex volatility dynamics in asset returns. | The Threshold GARCH (TGARCH) model extends the standard GARCH framework by allowing positive and negative return shocks to have asymmetric effects on conditional variance. Negative shocks — bad news — typically amplify volatility more than positive shocks of the same magnitude, a stylised fact known as the leverage effect. TGARCH captures this asymmetry through a threshold indicator that switches on when the previous period's shock was negative. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|