Regression modelEconometrics / time series
베이지안 DCC-GARCH (Bayesian DCC-GARCH)
베이지안 DCC-GARCH는 Engle의 DCC-GARCH 구조와 베이지안 추론을 결합하여 다수의 금융 또는 경제 시계열 간의 시변 상관관계를 추정합니다. 가능도 최대화 대신, 모든 모수에 사전 분포를 부여하고 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 샘플링을 사용하여 전체 사후 분포를 생성함으로써 고전적 DCC-GARCH보다 풍부한 불확실성 정량화를 제공합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/bayesian-dcc-garch
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