Hạn chế lớn nhất của trong các mơ hình ARCH và GARCH là chúng được giảđịnh cĩ tính chất đối xứng. Điều này cĩ nghĩa là các mơ hình này chỉ quan tâm đến giá trị tuyệt
đối của các cú sốc chứ khơng quan tâm đến “dấu” của chúng (bởi vì hạng nhiễu thể
hiện dưới dạng bình phương). Vì thế, trong các mơ hình ARCH/GARCH, một cú sốc mạnh cĩ giá trị dương cĩ ảnh hưởng lên sự dao động của chuỗi dữ liệu hồn tồn giống với một cú sốc mạnh cĩ giá trị âm. Tuy nhiên, thực tế, kinh nghiệm cho thấy đặc biệt trong tài chính các cú sốc âm (hoặc tin tức xấu) trên thị trường cĩ tác động mạnh và dai dẳng hơn so với cú sốc dương (hoặc tin tốt) hay nĩi cách khác là cĩ sự bất cân xứng thơng tin trong thị trường. Chính vì vậy, Zakoian1.7 (1990) đã mơ hình hố sự
khác biệt tác động của loại thơng tin lên thị trường bằng mơ hình TGARCH.
Mơ hình TGARCH xem xét tính chất bất cân xứng giữa các cú sốc âm và dương hoặc tính hiệu quả của thị trường. Các học giảđã đưa vào mơ hình phương trình 1.10 một biến giả tương tác giữa hạng nhiễu bình phương. Mơ hình hình TGARCH được biểu diễn như sau: ht = γ0 + ∑ + ∑ γ + ∑ υ dt-j hoặc ht = γ0 + ∑ + ∑ γ υ Trong đĩ, dt là b i 1,0, 00 iến g ả cĩ giá trị:
Nếu υ cĩ ý nghĩa thống kê, thì các tin tức tốt và tin tức xấu sẽ cĩ ảnh hưởng khác nhau lên phương sai. Cụ thể, tin tức tốt chỉ cĩ ảnh hưởng γ , trong khi đĩ, tin tức xấu cĩ ảnh hưởng (γ +υ ). Nếu υ>0 thì chúng ta cĩ thể nĩi rằng cĩ sự bất cân xứng trong tác động giữa tin tức tốt và tin tức xấu. Ngược lại, nếu υ = 0 thì tác động của tin tức cĩ tính chất cân xứng.
Trên là những kiến thức nền tảng của mơ hình ARIMA, ARCH/GARCH. Ưu điểm của mơ hình cho ta thấy khả năng ứng dụng rất cao cho cơng tác dự báo và phân tích rủi ro của các dữ liệu tài chính, đặc biệt là chuỗi dữ liệu của thị trường chứng khốn.
Tuy thế giới chỉ mới biết đến và sử dụng mơ hình kể từ cuối thế kỉ XX nhưng chỉ vài chục năm với sự hỗ trợ của khoa học cơng nghệ thơng tin ứng dụng, mơ hình càng
được nhân rộng và phát triển lên một tầm cao mới. Kinh nghiệm sử dụng mơ hình