เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง Nonlinear TGARCH× | แบบจำลอง ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1993–1994 | 1982 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Jean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & Runkle | Robert F. Engle |
| ประเภท≠ | Conditional heteroskedasticity model | Conditional volatility model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗ | Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | NL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variant | ARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 4 | 6 |
| สรุป≠ | The Nonlinear TGARCH (Threshold GARCH) model extends the standard GARCH framework by allowing positive and negative shocks of equal magnitude to exert different effects on future volatility. It models conditional volatility in terms of the absolute value of lagged residuals split by a sign threshold, capturing the well-documented leverage effect in financial return series. | The ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|