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 GARCH (Dự báo Biến động)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời1993–19941986
Người khởi xướngJean-Michel Zakoian; related work by Glosten, Jagannathan & RunkleTim Bollerslev
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 ↗Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗
Tên gọi khácNL-TGARCH, Nonlinear Threshold GARCH, Asymmetric TGARCH, GJR-GARCH variantGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
Liên quan45
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 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
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Nonlinear TGARCH model · GARCH Model. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare