बेयसियन GARCH मॉडल
बेयसियन GARCH मॉडल समय-परिवर्तनीय अस्थिरता के लिए GARCH फ्रेमवर्क को बेयसियन पश्च अनुमान के साथ जोड़ता है। संभाव्यता को अधिकतम करने के बजाय, यह GARCH पैरामीटर के लिए पूर्व वितरण निर्दिष्ट करता है और परिणामी पश्च से नमूने लेता है — आमतौर पर मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (MCMC) के माध्यम से — अस्थिरता की गतिशीलता के बारे में बिंदु अनुमानों और पूर्ण अनिश्चितता दोनों को मापने के लिए।
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स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/bayesian-garch-model
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