เปรียบเทียบวิธี

	แบบจำลอง GARCH ที่ทนทาน (Robust GARCH Model)	การถดถอยควอนไทล์
สาขาวิชา	เศรษฐมิติ	เศรษฐมิติ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	1986–2013	1978
ผู้ริเริ่ม	Boudt, Danielsson & Laurent (robust extensions); Bollerslev (standard GARCH, 1986)	Koenker & Bassett
ประเภท	Volatility model	Conditional quantile regression
แหล่งต้นตำรับ	Boudt, K., Danielsson, J., & Laurent, S. (2013). Robust forecasting of dynamic conditional correlation GARCH models. International Journal of Forecasting, 29(2), 244–257.	Koenker, R. & Bassett, G., Jr. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50.
ชื่อเรียกอื่น	Robust GARCH, outlier-robust GARCH, heavy-tail GARCH, contamination-robust volatility model	conditional quantile regression, regression quantiles, Kantil Regresyon
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	The Robust GARCH model extends the classical GARCH framework to handle outliers and heavy-tailed innovations that commonly appear in financial return series. By down-weighting extreme observations through a robust innovation term, it produces more reliable volatility forecasts when data contain jumps, crises, or other anomalies that would otherwise distort standard GARCH estimates.	Quantile regression models conditional quantiles of an outcome - the median, the 25th or 75th percentile, and so on - rather than the conditional mean that OLS targets. Introduced by Koenker and Bassett in 1978, it reveals how predictors act across the whole distribution, including its tails.