DCC-GARCH-Modell (Dynamic Conditional Correlation)
Das DCC-GARCH-Modell, eingeführt von Engle (2002), erweitert univariate GARCH-Modelle, um zeitlich variierende Korrelationen zwischen mehreren Finanzzeitreihen zu erfassen. Es zerlegt die multivariate bedingte Kovarianzmatrix in individuelle Volatilitätsprozesse und eine dynamische Korrelationsmatrix, wodurch Korrelationen im Zeitverlauf schwanken können, während das Modell auch bei vielen Reihen rechnerisch handhabbar bleibt.
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Quellen
- 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: 10.1198/073500102288618487 ↗
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/dcc-garch-model
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