Regression modelEconometrics / time series

Bayesian TGARCH (Threshold GARCH with Bayesian Estimation)

Bayesian TGARCH เป็นการผสมผสานแบบจำลองความผันผวน Threshold GARCH ซึ่งจับการตอบสนองที่ไม่สมมาตรของความผันผวนต่อความผันผวนเชิงบวกและเชิงลบ เข้ากับการอนุมานแบบเบย์เต็มรูปแบบผ่านการสุ่มตัวอย่าง Markov Chain Monte Carlo ผลลัพธ์ที่ได้คือกรอบการทำงานที่มีหลักการและคำนึงถึงความไม่แน่นอนสำหรับการสร้างแบบจำลองผลกระทบของเลเวอเรจและการคืนทุนทางการเงินที่มีหางหนา

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  1. Zakoian, J.-M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955. DOI: 10.1016/0165-1889(94)90039-6
  2. Ardia, D. (2008). Financial Risk Management with Bayesian Estimation of GARCH Models: Theory and Applications. Springer. ISBN: 978-3-540-78656-6

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/bayesian-tgarch

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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateBayesian TGARCH (Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/bayesian-tgarch · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026