Bayesiansk dynamisk betingad kovarians (Bayesian DCC-GARCH)
Bayesian DCC-GARCH estimerar tidsvarierande korrelationer över flera finansiella eller ekonomiska serier genom att kombinera Engle's DCC-GARCH-struktur med Bayesiansk inferens. Istället för att maximera en likelihood, placerar den prior-fördelningar över alla parametrar och använder Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-sampling för att producera fullständiga posterior-fördelningar, vilket ger rikare osäkerhetskvantifiering än klassisk DCC-GARCH.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Bayesiansk EGARCH-modellEkonometri↔ compare
- Bayesiansk GARCH-modellEkonometri↔ compare
- Bayesiansk TGARCH (Tröskel-GARCH med Bayesiansk estimering)Ekonometri↔ compare
- Bayesiansk VAR-modell (BVAR)Ekonometri↔ compare
- DCC-GARCH-modellen (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometri↔ compare
- Vektorautoregression (VAR)Ekonometri↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →