Model DCC-GARCH no lineal (Correlació Dinàmica Condicional Asimètrica)
El model DCC-GARCH no lineal estén el marc de Correlació Dinàmica Condicional d'Engle (2002) permetent que les correlacions responguin asimètricament a xocs de rendiment negatius enfront de positius. Proposat per Cappiello, Engle i Sheppard (2006), és l'eina estàndard per mesurar la co-movimentació i els efectes de contagi en sèries temporals financeres multivariants quan s'espera que les males notícies augmentin les correlacions més que les bones notícies.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Cappiello, L., Engle, R. F., & Sheppard, K. (2006). Asymmetric dynamics in the correlations of global equity and bond returns. Journal of Financial Econometrics, 4(4), 537–572. DOI: 10.1093/jjfinec/nbl005 ↗
- Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339–350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/nonlinear-dcc-garch-model
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.
- Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Econometria↔ compare
- Model EGARCH (GARCH exponencial)Econometria↔ compare
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →