ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

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

Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)×Mô hình TGARCH (Threshold GARCH)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19861993-1994
Người khởi xướngTim BollerslevZakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993)
LoạiConditional volatility modelAsymmetric volatility model
Công trình gốcBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗
Tên gọi khácGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)Threshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCH
Liên quan56
Tóm tắtThe Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.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. 1 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: GARCH Model · TGARCH model. Truy cập ngày 2026-06-19 từ https://scholargate.app/vi/compare