Regression modelEconometrics / time series
מודל GARCH בייסיאני
מודל ה-GARCH הבייסיאני משלב את מסגרת ה-GARCH לתנודתיות משתנה בזמן עם היסק בייסיאני של התפלגות פוסטריורית. במקום למקסם פונקציית נראות, הוא מגדיר התפלגויות פריוריות עבור פרמטרי ה-GARCH ודוגם מהתפלגות הפוסטריורית המתקבלת — בדרך כלל באמצעות שיטת מרקוב מונטה קרלו (MCMC) — כדי לכמת הן אומדנים נקודתיים והן אי-ודאות מלאה לגבי דינמיקת התנודתיות.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/bayesian-garch-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.
- מודל ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)אקונומטריקה↔ compare
- מודל EGARCH (Exponential GARCH)אקונומטריקה↔ compare
- מודל GARCH (חיזוי תנודתיות)אקונומטריקה↔ compare
- מודל התנודתיות הסטוכסטית (הסטון)מימון↔ compare