Bayesian GARCH model
The Bayesian GARCH model combines the GARCH framework for time-varying volatility with Bayesian posterior inference. Instead of maximising a likelihood, it specifies prior distributions for the GARCH parameters and draws from the resulting posterior — typically via Markov chain Monte Carlo (MCMC) — to quantify both point estimates and full uncertainty about volatility dynamics.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
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.