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 GARCH (Dự báo Biến động)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1993–1994 | 1986 |
| Người khởi xướng≠ | Jean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & Runkle | Tim Bollerslev |
| Loại≠ | Conditional heteroskedasticity model | Conditional volatility model |
| Công trình gốc≠ | Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | NL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variant | GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini) |
| Liên quan≠ | 4 | 5 |
| Tóm tắt≠ | The 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 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|