Regression modelEconometrics / time series

Байєсівський TGARCH (пороговий GARCH з байєсівською оцінкою)

Байєсівський TGARCH поєднує модель волатильності Threshold GARCH — яка фіксує асиметричну реакцію волатильності на позитивні та негативні шоки — з повноцінним байєсівським висновуванням за допомогою вибірки методом Монте-Карло з ланцюгами Маркова. Результатом є принципово обґрунтована структура, що враховує невизначеність, для моделювання ефектів левериджу та фінансових прибутків з "товстими хвостами".

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. 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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateBayesian TGARCH (Bayesian Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/bayesian-tgarch · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026