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 TGARCH phi tuyến tính×Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời1993–19941982
Người khởi xướngJean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & RunkleRobert F. Engle
LoạiConditional heteroskedasticity modelConditional volatility model
Công trình gốcZakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗
Tên gọi khácNL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variantARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance model
Liên quan46
Tóm tắtThe Nonlinear TGARCH (Threshold GARCH) model extends the standard GARCH framework by allowing positive and negative shocks of equal magnitude to exert different effects on future volatility. It models conditional volatility in terms of the absolute value of lagged residuals split by a sign threshold, capturing the well-documented leverage effect in financial return series.The ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.
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: Nonlinear TGARCH model · ARCH model. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare