Regression modelEconometrics / time series

Model DCC-GARCH amb Fourier

El model DCC-GARCH amb Fourier estén el marc GARCH de correlació dinàmica condicional d'Engle incorporant termes trigonomètrics de Fourier a les equacions de la mitjana condicional o de la variància. Això permet al model aproximar canvis estructurals suaus i graduals en la dinàmica de la volatilitat i les correlacions entre actius sense necessitat de conèixer el nombre o el moment dels punts de trencament.

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. (2002). Dynamic conditional correlations: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. link
  2. Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168-175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/fourier-dcc-garch

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
ScholarGateFourier DCC-GARCH (Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/fourier-dcc-garch · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026