Regression modelEconometrics / time series
ベイズGARCHモデル
ベイズGARCHモデルは、時間変動するボラティリティのためのGARCHフレームワークとベイズ事後推論を組み合わせたものです。尤度を最大化する代わりに、GARCHパラメータの事前分布を指定し、結果として得られる事後分布から（通常はマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）を介して）標本を抽出し、点推定値とボラティリティダイナミクスに関する不確実性の両方を定量化します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/bayesian-garch-model
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- ARCHモデル（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）計量経済学↔ compare
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