Neibiešu TGARCH (Threshold GARCH ar Neibiešu novērtēšanu)
Neibiešu TGARCH apvieno Threshold GARCH (sliekšņa GARCH) svārstīguma modeli — kas uztver svārstīguma asimetrisko reakciju uz pozitīviem un negatīviem šokiem — ar pilnu Neibiešu izskaidrošanu, izmantojot Markova ķēžu Montekarlo (MCMC) izlasi. Rezultāts ir principāls, uz nenoteiktību orientēts ietvars finanšu ienesīguma svārstīguma un biezo astes efektu modelēšanai.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6 ↗
- Ardia, D. (2008). Financial Risk Management with Bayesian Estimation of GARCH Models: Theory and Applications. Springer. ISBN: 978-3-540-78656-6
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/bayesian-tgarch
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.
- Bayesiešu ARH modelisEkonometrija↔ compare
- Neibai's EGARCH modelisEkonometrija↔ compare
- Beijesiešu GARCH modelisEkonometrija↔ compare
- DCC-GARCH modelis (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrija↔ compare
- EGARCH modelis (eksponenciālais GARCH)Ekonometrija↔ compare
- TGARCH modelis (sliekšņa GARCH)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →