Regression modelEconometrics / time series

Байєсівська модель ARCH

Байєсівська модель ARCH оцінює специфікацію авторегресійної умовної гетероскедастичності Енгла в байєсівських рамках. Замість максимізації правдоподібності, вона поєднує апріорний розподіл параметрів волатильності з правдоподібністю даних для отримання повного апостеріорного розподілу, забезпечуючи більш глибоку кількісну оцінку невизначеності, ніж класична ARCH з максимальною правдоподібністю.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateBayesian ARCH model (Bayesian Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/bayesian-arch-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026