ScholarGate
সহকারী
Regression modelEconometrics / time series

বেইসিয়ান ইজিএআরসিএইচ মডেল

বেইসিয়ান ইজিএআরসিএইচ মডেল নেলসনের (1991) এক্সপোনেনশিয়াল জিএআরসিএইচ স্পেসিফিকেশনকে একত্রিত করে — যা কন্ডিশনাল ভ্যারিয়েন্সের লগ মডেল করে এবং লিভারেজ প্রভাবকে ধারণ করে — মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো (MCMC) এর মাধ্যমে বেইসিয়ান পোস্টেরিয়র ইনফারেন্সের সাথে। এটি সমস্ত ভোলাটিলিটি প্যারামিটারের সম্পূর্ণ অনিশ্চয়তা পরিমাপের অনুমতি দেয়, যার মধ্যে অ্যাসিমেট্রি সহগও রয়েছে, অনুমানের বৃহৎ-নমুনা স্বাভাবিকতা ছাড়াই।

EconMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইস্লাইড ডাউনলোড করুন

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

পদ্ধতি-মানচিত্র

সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।

উৎস

  1. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260
  2. 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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/econometrics/bayesian-egarch

কোন পদ্ধতি?

এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।

পাশাপাশি তুলনা করুন

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateBayesian EGARCH (Bayesian Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/econometrics/bayesian-egarch · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026