बेयसियन डायनामिक कंडीशनल कोरिलेशन गार्ग (बेयसियन डीसीसी-गार्ग)
बेयसियन डीसीसी-गार्ग, एंगले की डीसीसी-गार्ग संरचना को बेयसियन अनुमान के साथ जोड़कर, कई वित्तीय या आर्थिक श्रृंखलाओं में समय-परिवर्तनशील सहसंबंधों का अनुमान लगाता है। संभावना को अधिकतम करने के बजाय, यह सभी मापदंडों पर पूर्व वितरण रखता है और पूर्ण पश्च वितरण उत्पन्न करने के लिए मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) नमूनाकरण का उपयोग करता है, जिससे शास्त्रीय डीसीसी-गार्ग की तुलना में अधिक समृद्ध अनिश्चितता परिमाणीकरण प्राप्त होता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/bayesian-dcc-garch
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