Mô hình GARCH tiêu chuẩn mà chúng ta đã học ở bài trước là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Tuy nhiên, nó được xây dựng trên một giả định ngầm: các cú sốc (tin tức) có tác động đối xứng lên biến động. Cụ thể, vì mô hình sử dụng sai số bình phương ($\epsilon_{t-1}^2$), một cú sốc âm (tin xấu) có độ lớn 2% và một cú sốc dương (tin tốt) có độ lớn 2% sẽ có tác động hoàn toàn giống nhau lên dự báo biến động của ngày hôm sau. Trong thực tế tài chính, điều này thường không đúng. Một hiện tượng được quan sát rộng rãi là hiệu ứng đòn bẩy (leverage effect), trong đó tin xấu có xu hướng làm tăng biến động mạnh hơn nhiều so với tin tốt có cùng độ lớn. Bài học này sẽ giới thiệu một họ các mô hình GARCH được thiết kế đặc biệt để nắm bắt sự bất đối xứng này, bao gồm EGARCH, GJR-GARCH và APARCH. Việc mô hình hóa hiệu ứng đòn …