Bayesian DCC-GARCH
Bayesian DCC-GARCH estimates time-varying correlations across multiple financial or economic series by combining Engle's DCC-GARCH structure with Bayesian inference. Rather than maximising a likelihood, it places prior distributions over all parameters and uses Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling to produce full posterior distributions, yielding richer uncertainty quantification than classical DCC-GARCH.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.