เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองทีจีอาร์ซีเอช (TGARCH Model - Threshold GARCH)× | แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1993-1994 | 1991 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Zakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993) | Daniel B. Nelson |
| ประเภท≠ | Asymmetric volatility 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 | Threshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCH | Exponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | 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. | 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 ↗ |
|
|