Bayesiansk EGARCH-modell
Den Bayesianska EGARCH-modellen kombinerar Nelsons (1991) Exponential GARCH-specifikation — som modellerar logaritmen av den betingade variansen och fångar hävstångseffekten — med Bayesiansk posterior inferens via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Detta möjliggör fullständig osäkerhetskvantifiering av alla volatilitetsparametrar, inklusive asymmetrikoefficienten, utan att kräva normalitet hos estimaten för stora sampel.
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
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Autoregressiv modell för betingad heteroskedasticitet (ARCH-modell)Ekonometri↔ compare
- Bayesiansk dynamisk betingad kovarians (Bayesian DCC-GARCH)Ekonometri↔ compare
- Bayesiansk GARCH-modellEkonometri↔ compare
- Bayesiansk TGARCH (Tröskel-GARCH med Bayesiansk estimering)Ekonometri↔ compare
- Bayesiansk VAR-modell (BVAR)Ekonometri↔ compare
- EGARCH-modellen (Exponential GARCH)Ekonometri↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →