ScholarGate
Асистент
Regression model

DCC-GARCH (Динамична условна корелация)

DCC-GARCH е многовариантен модел за волатилност на Енгъл (2002), който позволява на корелациите между няколко актива да се променят във времето. Отделно унивариантно GARCH уравнение се прилага към всяка серия, след което динамичната корелационна матрица се оценява във втора, отделна стъпка.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487
  2. Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 31(3), 282-299. DOI: 10.1080/07350015.2013.771027

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/finance/dcc-garch

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateDCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation GARCH). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/finance/dcc-garch · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026