Regression model
GJR-GARCH (GARCH แบบไม่สมมาตร)
GJR-GARCH เป็นรูปแบบหนึ่งของแบบจำลองความผันผวนแบบมีเงื่อนไข (conditional-volatility model) ของ GARCH ที่สามารถจับผลกระทบที่ไม่สมมาตรของความผันผวนจากความเสียหาย (negative shocks) โดยใช้ตัวแปรบ่งชี้ (indicator variable) แบบจำลองนี้ถูกนำเสนอโดย Glosten, Jagannathan และ Runkle (1993) พร้อมกับรูปแบบที่ใกล้เคียงกันคือ threshold formulation โดย Zakoian (1994)
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
แหล่งอ้างอิง
- Glosten, L. R., Jagannathan, R. & Runkle, D. E. (1993). On the Relation Between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x ↗
- Zakoian, J. M. (1994). Threshold Heteroskedastic Models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/gjr-garch
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- แบบจำลอง ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ compare
- Exponential GARCH (EGARCH)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)เศรษฐมิติ↔ compare
- TBATSเศรษฐมิติ↔ compare