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 EGARCH Mạnh mẽ×Mô hình TGARCH (Threshold GARCH)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời20081993-1994
Người khởi xướngNelson (1991) for EGARCH; robust adaptation via Muler & Yohai (2008) and related authorsZakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993)
LoạiRobust volatility modelAsymmetric volatility model
Công trình gốcMuler, N., & Yohai, V. J. (2008). Robust estimates for GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 138(10), 2918–2940. DOI ↗Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI ↗
Tên gọi khácRobust EGARCH model, outlier-robust EGARCH, robust exponential GARCH, REGARCHThreshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCH
Liên quan66
Tóm tắtRobust EGARCH extends Nelson's (1991) Exponential GARCH model by replacing standard quasi-maximum likelihood estimation with outlier-resistant procedures — typically bounded-influence or M-estimation — so that a small fraction of extreme observations or data errors cannot distort the estimated volatility dynamics or the leverage effect.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: Robust EGARCH · TGARCH model. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare