Bayesovský GARCH model
Bayesovský GARCH model kombinuje rámec GARCH pre časovo premenlivú volatilitu s bayesovskou inferenciou posteriornej distribúcie. Namiesto maximalizácie vierohodnosti špecifikuje apriórne distribúcie pre parametre GARCH a čerpá z výslednej posteriornej distribúcie — typicky pomocou Markovových reťazcov Monte Carlo (MCMC) — na kvantifikáciu bodových odhadov aj úplnej neistoty týkajúcej sa dynamiky volatility.
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
- 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 ↗
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/bayesian-garch-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.
- Model ARCH (autoregresná podmienená heteroskedasticita)Ekonometria↔ compare
- Model EGARCH (Exponenciálny GARCH)Ekonometria↔ compare
- Model GARCH (predikcia volatility)Ekonometria↔ compare
- Model stochastickej volatility (Heston)Financie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →