Bayesian EGARCH
The Bayesian EGARCH model combines Nelson's (1991) Exponential GARCH specification — which models the log of conditional variance and captures the leverage effect — with Bayesian posterior inference via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). This allows full uncertainty quantification of all volatility parameters, including the asymmetry coefficient, without requiring large-sample normality of the estimates.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. · DOI 10.2307/2938260
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.