Regression modelEconometrics / time series

Robust TGARCH — порогова модель GARCH із робастною оцінкою

Robust TGARCH розширює порогову модель GARCH, замінюючи звичайну цільову функцію максимальної правдоподібності оцінювачем, стійким до інновацій із важкими хвостами та викидів. Вона охоплює асиметричні відгуки волатильності — де негативні шоки посилюють дисперсію більше, ніж позитивні шоки — залишаючись при цьому надійною, коли розподіл прибутковості суттєво відхиляється від нормальності.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Джерела

  1. 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
  2. Preminger, A., & Storti, G. (2017). Least squares estimation for GARCH (1,1) model with heavy tailed errors. The Econometrics Journal, 20(1), 221–258. link

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/robust-tgarch

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.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateRobust TGARCH (Robust Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/robust-tgarch · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026