Metodin todisteiden tietue
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.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
Bayesian Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model
Taksonominen metoditietue · 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
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Ei vielä kuratoituja väitteitä
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.