GJR-GARCH (Asimetrik GARCH)
Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH · Ayrıca şöyle bilinir: asymmetric GARCH, leverage GARCH, TGARCH, GJR-GARCH — Asimetrik GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle)
GJR-GARCH, negatif şokların volatilite üzerindeki asimetrik etkisini bir gösterge değişkeni kullanarak yakalayan GARCH koşullu volatilite modelinin bir varyantıdır. Glosten, Jagannathan ve Runkle (1993) tarafından tanıtılmış olup, Zakoian (1994) tarafından yakından ilişkili bir eşik formülasyonu geliştirilmiştir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Volatilite kümelenmesi gösteren ve negatif şokların pozitif şoklardan daha fazla volatiliteyi yönlendirmesini beklediğiniz finansal getiri serileri için GJR-GARCH kullanın. Artıkların içinde bir ARCH etkisi tespit edildiğini, finansal tarzı bir getiri serisiyle çalıştığınızı ve volatilite kümelenmesinin mevcut olduğunu varsayar. Makul derecede uzun bir seri gereklidir - en az yaklaşık 100 gözlem - ve kaldıraç asimetrisi, dayatılmaktan ziyade modellemek istediğiniz bir özellik olmalıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Kaldıraç etkisini - negatif şokların pozitif şoklardan daha fazla volatiliteyi artırması - basit, yorumlanabilir bir gösterge terimi aracılığıyla yakalar.
- Sıkıştırılmış varyans EGARCH alternatifinden genellikle tahmin edilmesi ve yorumlanması daha kolay olan doğrusal bir formülasyon kullanır.
- Simetrik GARCH modelini özel durum γ = 0 olarak içerir, bu nedenle asimetri doğrudan test edilebilir.
- Onaylanmış bir ARCH etkisi ve belirgin volatilite kümelenmesi olan finansal tarzı bir getiri serisi gerektirir; genel amaçlı bir regresyon aracı değildir.
- Kararlı maksimum olabilirlik tahminleri için makul derecede uzun bir örneklem (yaklaşık 100 gözlem veya daha fazla) gerektirir.
- Yalnızca koşullu varyansı modeller - ortalama denklem ve yenilik dağılımının seçimi ayrı ayrı belirtilmeli ve uyumu etkileyebilir.
SSS
GJR-GARCH, sıradan GARCH'tan nasıl farklıdır?
Sıradan GARCH, pozitif ve negatif şokları simetrik olarak ele alır. GJR-GARCH, yalnızca negatif bir şoktan sonra etkinleşen bir gösterge terimi ekler, böylece kayıplar, eşit büyüklükteki kazançlardan daha fazla öngörülen volatiliteyi artırabilir. Asimetri parametresi γ sıfır olduğunda, GJR-GARCH standart GARCH'a geri döner.
EGARCH ile nasıl ilişkilidir?
Her ikisi de kaldıraç etkisini yakalar, ancak EGARCH varyansın logaritmasını modellerken, GJR-GARCH varyans seviyesinde kalır ve doğrusal bir gösterge terimi ekler. GJR formülasyonu genellikle yorumlanması daha kolaydır, ancak EGARCH parametre kısıtlamaları olmadan pozitif varyansı garanti eder.
Uydurmadan önce herhangi bir şeyi kontrol etmem gerekir mi?
Evet. GJR-GARCH bir ARCH etkisinin mevcut olduğunu varsayar, bu nedenle öncelikle artıklar içinde volatilite kümelenmesini doğrulamanız gerekir. Ayrıca finansal tarzı bir getiri serisi ve en az yaklaşık 100 gözlemden oluşan makul derecede uzun bir örneklem bekler.
Asimetri parametresi γ bana ne anlatır?
Pozitif ve anlamlı bir γ, negatif şokların bir sonraki dönemin volatilitesine, aynı büyüklükteki pozitif şoklardan daha fazla katkıda bulunduğu anlamına gelir - kaldıraç etkisinin doğrudan kanıtı. Eğer γ sıfırdan istatistiksel olarak farklı değilse, simetrik GARCH modeli yeterlidir.
Kaynaklar
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/gjr-garch
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARCH Modeli (Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite)Ekonometri↔ karşılaştır
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Üstel GARCH (EGARCH)Ekonometri↔ karşılaştır
- GARCH Modeli (Volatilite Tahmini)Ekonometri↔ karşılaştır
- Karmaşık Mevsimsellik İçin Trigonometrik Üstel DüzeltmeEkonometri↔ karşılaştır