Regression modelEconometrics / time series

Байесов TGARCH (Прагова GARCH с Байесова оценка)

Байесов TGARCH комбинира праговия модел за волатилност GARCH — който улавя асиметричния отговор на волатилността към положителни спрямо отрицателни шокове — с пълна Байесова оценка чрез семплиране по Марковски вериги Монте Карло. Резултатът е принципен, осъзнаващ несигурността фреймуърк за моделиране на ефекта на ливъридж и финансови възвръщаемости с тежки опашки.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

Източници

  1. Zakoian, 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. Ardia, D. (2008). Financial Risk Management with Bayesian Estimation of GARCH Models: Theory and Applications. Springer. ISBN: 978-3-540-78656-6

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/bayesian-tgarch

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

Цитиран в

ScholarGateBayesian TGARCH (Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/bayesian-tgarch · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026