ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

TGARCH Bayes (Mô hình GARCH Ngưỡng với Ước lượng Bayes)×Mô hình TGARCH (Threshold GARCH)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời1994 / 20081993-1994
Người khởi xướngZakoian (1994) for TGARCH; Bayesian estimation formalized by Ardia (2008)Zakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993)
LoạiVolatility model with asymmetric threshold and Bayesian inferenceAsymmetric volatility model
Công trình gốcZakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗
Tên gọi khácBayesian TGARCH, Bayesian GJR-GARCH, Threshold GARCH with Bayesian estimation, TGARCH-BThreshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCH
Liên quan66
Tóm tắtBayesian TGARCH combines the Threshold GARCH volatility model — which captures the asymmetric response of volatility to positive versus negative shocks — with full Bayesian inference via Markov Chain Monte Carlo sampling. The result is a principled, uncertainty-aware framework for modeling leverage effects and fat-tailed financial returns.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.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Bayesian TGARCH · TGARCH model. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare