Regression modelEconometrics / time series
نموذج بايزي لـ GARCH
يجمع نموذج بايزي لـ GARCH بين إطار GARCH للتقلبات المتغيرة عبر الزمن والاستدلال البايزي اللاحق. بدلاً من تعظيم الاحتمالية، فإنه يحدد توزيعات مسبقة لمعاملات GARCH ويرسم من التوزيع اللاحق الناتج - عادةً عبر سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) - لقياس كل من التقديرات النقطية وعدم اليقين الكامل بشأن ديناميكيات التقلبات.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Geweke, J. (1989). Exact predictive densities for linear models with ARCH disturbances. Journal of Econometrics, 40(1), 63–86. DOI: 10.1016/0304-4076(89)90030-4 ↗
- Nakatsuma, T. (2000). Bayesian analysis of ARMA-GARCH models: A Markov chain sampling approach. Journal of Econometrics, 95(1), 57–69. DOI: 10.1016/S0304-4076(99)00029-9 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/bayesian-garch-model
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- نموذج ARCH (الانحراف المعياري الشرطي الذاتي الانحدار)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- نموذج EGARCH (نموذج التباين الشرطي المتغير الأسي)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- نموذج GARCH (التنبؤ بالتقلب)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- نموذج التقلب العشوائي (هستون)التمويل↔ قارن