Regression modelEconometrics / time series

বেয়েশীয় GARCH মডেল

বেয়েশীয় GARCH মডেলটি সময়-পরিবর্তনশীল অস্থিরতার জন্য GARCH কাঠামোকে বেয়েশীয় পোস্টেরিয়র অনুমানের সাথে একত্রিত করে। লাইকলিহুড সর্বাধিক করার পরিবর্তে, এটি GARCH প্যারামিটারগুলির জন্য পূর্ববর্তী ডিস্ট্রিবিউশন নির্দিষ্ট করে এবং ফলস্বরূপ পোস্টেরিয়র থেকে নমুনা গ্রহণ করে — সাধারণত মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (MCMC) এর মাধ্যমে — অস্থিরতার গতিবিদ্যা সম্পর্কে পয়েন্ট অনুমান এবং সম্পূর্ণ অনিশ্চয়তা উভয়ই পরিমাপ করার জন্য।

EconMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  1. 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
  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 Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/econometrics/bayesian-garch-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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

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