পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| ডিসি-জিএআরসিএইচ মডেল (ডাইনামিক কন্ডিশনাল কোরিলেশন)× | ইগার্চ মডেল (এক্সপোনেনশিয়াল GARCH)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | অর্থমিতি | অর্থমিতি |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2002 | 1991 |
| প্রবর্তক≠ | Robert F. Engle | Daniel B. Nelson |
| ধরন≠ | Multivariate volatility model | Volatility / conditional variance model |
| মৌলিক উৎস≠ | Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI ↗ | Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗ |
| অপর নাম | DCC-GARCH, Dynamic Conditional Correlation GARCH, Engle DCC model, multivariate DCC | Exponential GARCH, EGARCH, Nelson EGARCH, log-GARCH |
| সম্পর্কিত≠ | 5 | 6 |
| সারসংক্ষেপ≠ | The DCC-GARCH model, introduced by Engle (2002), extends univariate GARCH to capture time-varying correlations between multiple financial time series. It decomposes the multivariate conditional covariance matrix into individual volatility processes and a dynamic correlation matrix, allowing correlations to fluctuate over time while remaining computationally tractable even with many series. | The Exponential GARCH (EGARCH) model, introduced by Nelson (1991), extends the standard GARCH framework by modelling the logarithm of conditional variance. This ensures variance is always positive without parameter constraints and, crucially, allows negative and positive shocks to have asymmetric effects on volatility — capturing the well-known leverage effect in financial markets. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|