Bayes-féle Dinamikus Feltételes Korrelációs GARCH (Bayes-féle DCC-GARCH)
A Bayes-féle DCC-GARCH modell Engle DCC-GARCH szerkezetét és a Bayes-féle következtetést ötvözve időben változó korrelációkat becsül meg több pénzügyi vagy gazdasági sorozat között. A valószínűség maximalizálása helyett minden paraméterre előzetes eloszlásokat rendel, és Markov-lánc Monte Carlo (MCMC) mintavételezést használ a teljes utólagos eloszlások előállítására, ami gazdagabb bizonytalanság-kvantifikálást eredményez, mint a klasszikus DCC-GARCH.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/bayesian-dcc-garch
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.
- Bayes-féle EGARCH modellÖkonometria↔ compare
- Bayes-féle GARCH modellÖkonometria↔ compare
- Bayesian TGARCH (küszöbértékkel modellezett GARCH, bayes-i becsléssel)Ökonometria↔ compare
- Bayes-féle Vektor Autoregressziós Modell (BVAR)Ökonometria↔ compare
- DCC-GARCH modell (Dinamikus Feltételes Korreláció)Ökonometria↔ compare
- Vektorautoregresszió (VAR)Ökonometria↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →