Lindley yaklaşımı kullanılarak ARCH ve GARCH model parametlerinin bayes tahmini

ARCH ve GARCH modeller ampirik finansal dataları modellemekte ve finansal dataların kendine özgü birçok özelliğini ortaya çıkarmakta kullanılmaktadır. ARCH ve GARCH modellerin bilinmeyen parametlerini bulmak için kullanılan genel yöntem ise maksimum olabilirlik tahmini (MLE) metodudur. Bu çalışmada ARCH ve GARCH modellerin bilinmeyen parametleri bilinen öncül dağılımlara sahip rassal değişkenler olarak kabul edilmiştir ve bu yüzden parametreler Bayesgil metodla tahmin edilmiştir. Bayesgil metodun kapalı bir formu olmadığı için Linley yaklaşımı kullanılacaktır. Bayes tahminleri karesel hata (SEL) fonksiyonu ve doğrusal üstel (LINEX) kayıp fonksiyonu altında yapılmıştır. Örnekler ile bulgular gösterilmiş ve Monte Carlo (MCMC) simulasyonları kullanılarak maksimum olabilirlik tahmini metodu ile Bayesgil metod karşılaştırılmıştır. Son olarak bulgular üzerine sonuçlar verilmiştir.