Mô hình TGARCH phi tuyến tính
Mô hình TGARCH phi tuyến tính (Threshold GARCH) mở rộng khuôn khổ GARCH tiêu chuẩn bằng cách cho phép các cú sốc dương và âm có cùng độ lớn tạo ra các tác động khác nhau lên biến động trong tương lai. Mô hình này mô phỏng biến động có điều kiện dựa trên giá trị tuyệt đối của phần dư trễ được phân tách bởi một ngưỡng dấu, qua đó nắm bắt được hiệu ứng đòn bẩy đã được ghi nhận rõ ràng trong chuỗi lợi suất tài chính.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6 ↗
- Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779–1801. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Threshold GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/nonlinear-tgarch-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình EGARCH (Exponential GARCH)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình TGARCH (Threshold GARCH)Kinh tế lượng↔ compare
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →