Regression modelEconometrics / time series
ベイズ動的条件付相関GARCH（Bayesian DCC-GARCH）
Bayesian DCC-GARCHは、EngleのDCC-GARCH構造とベイズ推論を組み合わせることにより、複数の金融系列または経済系列間の時変相関を推定します。尤度を最大化するのではなく、すべてのパラメータに事前分布を置き、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）サンプリングを使用して完全な事後分布を生成し、古典的なDCC-GARCHよりも豊かな不確実性定量化を提供します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/bayesian-dcc-garch
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