Regression modelEconometrics / time series

Model ARCH Bayesiano

El model ARCH Bayesiano estima l'especificació d'Heteroscedasticitat Condicional AutoRegressiva d'Engle dins d'un marc Bayesiano. En lloc de maximitzar una versemblança, combina una distribució prèvia sobre els paràmetres de volatilitat amb la versemblança de les dades per obtenir una distribució posterior completa, proporcionant una quantificació de la incertesa més rica que el clàssic ARCH de màxima versemblança.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  1. 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
  2. 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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateBayesian ARCH model (Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/bayesian-arch-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026