Metodebevisregistrering
Bayesian EGARCH
The Bayesian EGARCH model combines Nelson's (1991) Exponential GARCH specification — which models the log of conditional variance and captures the leverage effect — with Bayesian posterior inference via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). This allows full uncertainty quantification of all volatility parameters, including the asymmetry coefficient, without requiring large-sample normality of the estimates.
Kilderegistrering
Citater kopieret ordret fra metodens kilderegistrering. Ingen påstandsniveauverifikation er udledt heraf.
Bayesian Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model
Taksonomisk metoderegistrering · regression-model / econometrics
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. · DOI 10.2307/2938260
- 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
Kuraterede påstande
Påstande gemt i bevis-loggen, hver med sin egen vurdering.
Ingen kuraterede påstande endnu
Denne visning opfinder ikke en påstandsvurdering, når loggen ingen har.
Relaterede metoder
Genereret fra metodegrafen og vist som maskinelt foreslåede relationer — ingen bevispåstand er udledt.