Байесовская модель ARCH
Байесовская модель ARCH оценивает спецификацию авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH) по Энглу в байесовской системе. Вместо максимизации правдоподобия она объединяет априорное распределение для параметров волатильности с правдоподобием данных для получения полного апостериорного распределения, обеспечивая более полную количественную оценку неопределенности, чем классическая ARCH с максимальным правдоподобием.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модель ARCH (авторегрессионная условная гетероскедастичность)Эконометрика↔ compare
- Байесовская модель EGARCHЭконометрика↔ compare
- Байесовская модель GARCHЭконометрика↔ compare
- Байесовский TGARCH (Threshold GARCH с Байесовской оценкой)Эконометрика↔ compare
- Модель DCC-GARCH (динамическая условная корреляция)Эконометрика↔ compare
- Модель GARCH (прогнозирование волатильности)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →