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Density prediction of stock index returns using GARCH models: Frequentist or Bayesian estimation?

机译:使用GARCH模型预测股票指数收益的密度:是频繁估计还是贝叶斯估计?

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摘要

Using GARCH models for density prediction of stock index returns, a comparison is provided between frequentist and Bayesian estimation. No significant difference is found between qualities of whole density forecasts, whereas the Bayesian approach exhibits significantly better left-tail forecast accuracy.
机译:使用GARCH模型对股票指数收益进行密度预测,就可以比较频繁估计和贝叶斯估计。在整个密度预测的质量之间没有发现显着差异,而贝叶斯方法显示出明显更好的左尾预测精度。

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