Bayesian DCC-GARCH
Bayesian DCC-GARCH estimates time-varying correlations across multiple financial or economic series by combining Engle's DCC-GARCH structure with Bayesian inference. Rather than maximising a likelihood, it places prior distributions over all parameters and uses Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling to produce full posterior distributions, yielding richer uncertainty quantification than classical DCC-GARCH.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. · DOI 10.1198/073500102288618487
- Virbickaite, A., Ausin, M. C., & Galeano, P. (2015). Bayesian inference methods for univariate and multivariate GARCH models: A survey. Journal of Economic Surveys, 29(1), 76-96. · DOI 10.1111/joes.12046
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.