ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลอง Nonlinear TGARCH×แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)×แบบจำลองทีจีอาร์ซีเอช (TGARCH Model - Threshold GARCH)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression modelRegression model
ปีกำเนิด1993–199419861993-1994
ผู้ริเริ่มJean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & RunkleTim BollerslevZakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993)
ประเภทConditional heteroskedasticity modelConditional volatility modelAsymmetric volatility model
แหล่งต้นตำรับZakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นNL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variantGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)Threshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCH
ที่เกี่ยวข้อง456
สรุปThe 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 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.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
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Nonlinear TGARCH model · GARCH Model · TGARCH model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare