ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Bayesiansk ARCH-modell

Den Bayesianska ARCH-modellen estimerar Engle's Autoregressive Conditional Heteroskedasticity-specifikation inom ett Bayesianskt ramverk. Istället för att maximera en likelihood, kombinerar den en priorfördelning över volatilitetsparametrarna med datans likelihood för att erhålla en fullständig posteriorfördelning, vilket ger en rikare osäkerhetskvantifiering än klassisk maximum-likelihood ARCH.

Tillämpa med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  1. 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
  2. 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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.

Compare side by side

Refereras av

ScholarGateBayesian ARCH model (Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/econometrics/bayesian-arch-model · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026