Modelo GARCH bayesiano

El modelo GARCH bayesiano combina el marco GARCH para la volatilidad variable en el tiempo con la inferencia bayesiana posterior. En lugar de maximizar una verosimilitud, especifica distribuciones a priori para los parámetros GARCH y extrae muestras de la posterior resultante —típicamente vía Monte Carlo por cadenas de Markov (MCMC)— para cuantificar tanto las estimaciones puntuales como la incertidumbre completa sobre la dinámica de la volatilidad.