Modelul Bayesian ARCH
Modelul Bayesian ARCH estimează specificația Autoregresivă Condițională Heteroskedastică a lui Engle într-un cadru Bayesian. În loc să maximizeze o funcție de verosimilitate, acesta combină o distribuție a priori asupra parametrilor de volatilitate cu verosimilitatea datelor pentru a obține o distribuție a posteriori completă, oferind o cuantificare mai bogată a incertitudinii decât modelul clasic ARCH bazat pe metoda verosimilității maxime.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/bayesian-arch-model
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.
- Modelul ARCH (Autoregresiv Conditional Eteroskedastic)Econometrie↔ compare
- Modelul EGARCH BayesianEconometrie↔ compare
- Modelul GARCH BayesianEconometrie↔ compare
- TGARCH Bayesian (Model GARCH cu prag și estimare Bayesiană)Econometrie↔ compare
- Modelul DCC-GARCH (Corelație Condițională Dinamică)Econometrie↔ compare
- Model GARCH (Prognoza volatilității)Econometrie↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →