Bayesovský DCC-GARCH (Bayesian DCC-GARCH)
Bayesovský DCC-GARCH odhaduje časovo premenné korelácie vo viacerých finančných alebo ekonomických radoch kombináciou Engleovej DCC-GARCH štruktúry s Bayesovskou inferenciou. Namiesto maximalizácie vierohodnosti pripisuje predchádzajúce distribúcie všetkým parametrom a používa Markov Chain Monte Carlo (MCMC) vzorkovanie na produkciu úplných aposteriornych distribúcií, čím poskytuje bohatšie kvantifikovanie neistoty ako klasický DCC-GARCH.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
- Virbickaite, A., Ausin, M. C., & Galeano, P. (2015). Bayesian inference methods for univariate and multivariate GARCH models: A survey. Journal of Economic Surveys, 29(1), 76-96. DOI: 10.1111/joes.12046 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/bayesian-dcc-garch
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.
- Bayesovský model EGARCHEkonometria↔ compare
- Bayesovský GARCH modelEkonometria↔ compare
- Bayesovský TGARCH (prahový GARCH s Bayesovským odhadom)Ekonometria↔ compare
- Bayesovský VAR model (BVAR)Ekonometria↔ compare
- Model DCC-GARCH (dynamická podmienená korelácia)Ekonometria↔ compare
- Vektorová autoregresia (VAR)Ekonometria↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →