Bejzovski EGARCH model
Bejzovski EGARCH model kombinuje Nelsonovu (1991) specifikaciju Eksponencijalnog GARCH-a — koja modelira logaritam uslovne varijanse i obuhvata efekat poluge — sa Bejzovskim naknadnim zaključivanjem putem Markovovog lanaca Monte Karlo (MCMC). Ovo omogućava potpunu kvantifikaciju nesigurnosti svih parametara volatilnosti, uključujući koeficijent asimetrije, bez potrebe za normalnošću procena pri velikim uzorcima.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI: 10.2307/2938260 ↗
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/econometrics/bayesian-egarch
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.
- ARCH model (autoregresivna uslovna heteroskedastičnost)Ekonometrija↔ compare
- Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH (Bayesian DCC-GARCH)Ekonometrija↔ compare
- Bajezijanski GARCH modelEkonometrija↔ compare
- Bajezijanski TGARCH (Prag GARCH sa Bajezijanskom procenom)Ekonometrija↔ compare
- Model Bejzovskog vektorskog autoregresionog modela (BVAR)Ekonometrija↔ compare
- EGARCH model (eksponencijalni GARCH)Ekonometrija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →