Regression modelEconometrics / time series

Mô hình Tham số Thay đổi theo Thời gian TGARCH (TVP-TGARCH)

Mô hình TVP-TGARCH mở rộng Threshold GARCH bằng cách cho phép các tham số biến động của nó tiến hóa theo thời gian thông qua biểu diễn trạng thái-không gian. Nó nắm bắt cả hiệu ứng đòn bẩy — rằng các cú sốc lợi suất âm làm tăng biến động nhiều hơn các cú sốc dương — và sự thay đổi cấu trúc trong sự bất đối xứng đó, làm cho nó phù hợp với các chuỗi thời gian tài chính dài chịu sự thay đổi chế độ.

Áp dụng với EconMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. Zakoïan, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931–955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6
  2. 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). Time-Varying Parameter Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/time-varying-parameter-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.

Compare side by side
ScholarGateTime-varying parameter TGARCH model (Time-Varying Parameter Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/time-varying-parameter-tgarch-model · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026