Regression modelEconometrics / time series
ベイズEGARCHモデル
ベイズEGARCHモデルは、Nelson (1991) の指数型GARCH（EGARCH）モデル（条件付き分散の対数をモデル化し、レバレッジ効果を捉える）と、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法によるベイズ事後推論を組み合わせたものである。これにより、非対称性係数を含むすべてのボラティリティパラメータについて、推定値の漸近正規性を仮定することなく、完全な不確実性定量化が可能となる。
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出典
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/bayesian-egarch
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