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 (Threshold GARCH)×Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời1993-19941986
Người khởi xướngZakoian (1994); Glosten, Jagannathan & Runkle (1993)Tim Bollerslev
LoạiAsymmetric volatility 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 khácThreshold GARCH, TGARCH, GJR-GARCH, asymmetric GARCHGARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
Liên quan65
Tóm tắtThe 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.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: TGARCH model · GARCH Model. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare