Байесов модел на ARCH
Байесовият модел на ARCH оценява спецификацията на авторегресивна условна хетероскедастичност на Енгъл в байесов контекст. Вместо да максимизира правдоподобие, той комбинира априорно разпределение върху параметрите на волатилността с правдоподобието на данните, за да получи пълно апостериорно разпределение, осигурявайки по-богато количествено определяне на несигурността в сравнение с класическия ARCH с максимално правдоподобие.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/bayesian-arch-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.
- Модел ARCH (Авторегресивен условен хетероскедастичност)Иконометрия↔ compare
- Байесов модел EGARCHИконометрия↔ compare
- Байесов модел GARCHИконометрия↔ compare
- Байесов TGARCH (Прагова GARCH с Байесова оценка)Иконометрия↔ compare
- DCC-GARCH модел (динамична условна корелация)Иконометрия↔ compare
- Модел GARCH (Прогнозиране на волатилността)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →