เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง Nonlinear TGARCH× | แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1993–1994 | 1991 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Jean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & Runkle | Daniel B. Nelson |
| ประเภท≠ | Conditional heteroskedasticity model | Volatility / conditional variance model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗ | Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | NL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variant | Exponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH |
| 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 Exponential GARCH (EGARCH) model, introduced by Nelson (1991), extends the standard GARCH framework by modelling the logarithm of conditional variance. This ensures variance is always positive without parameter constraints and, crucially, allows negative and positive shocks to have asymmetric effects on volatility — capturing the well-known leverage effect in financial markets. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|