Regression modelMixed-frequency correlation

DCC-MIDAS

DCC-MIDAS combina la correlació dinàmica condicional (DCC) GARCH amb el mostreig de dades de freqüència mixta (MIDAS), permetent l'estimació de correlacions variables en el temps entre variables quan les observacions arriben a diferents freqüències. Introduït per Engle et al. (2013), modela com les correlacions evolucionen amb condicions macroeconòmiques de baixa freqüència utilitzant informació de preus d'actius d'alta freqüència. Això és crucial per a la gestió del risc de cartera i la comprensió dels vincles macrofinancers.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Engle, R. F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2013). Stock market volatility and macroeconomic fundamentals. Review of Economics and Statistics, 95(3), 776-797. DOI: 10.1162/rest_a_00300
  2. Colacito, R., Engle, R. F., & Ghysels, E. (2011). A component model for dynamic correlations. Journal of Econometrics, 164(1), 45-59. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.02.013

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/dcc-midas

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

Citat per

ScholarGateDCC-MIDAS (Dynamic Conditional Correlation MIDAS). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/dcc-midas · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026