Regression modelEconometrics / time series

Байесовский TGARCH (Threshold GARCH с Байесовской оценкой)

Байесовский TGARCH объединяет модель волатильности Threshold GARCH — которая улавливает асимметричный отклик волатильности на положительные и отрицательные шоки — с полным байесовским выводом с помощью выборки методом Монте-Карло по Марковским цепям. Результатом является принципиальная, учитывающая неопределенность система для моделирования эффектов кредитного плеча и финансовых доходов с толстыми хвостами.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6
  2. Ardia, D. (2008). Financial Risk Management with Bayesian Estimation of GARCH Models: Theory and Applications. Springer. ISBN: 978-3-540-78656-6

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/bayesian-tgarch

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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateBayesian TGARCH (Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/bayesian-tgarch · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026