Robust DCC-GARCH
The Robust DCC-GARCH model extends Engle's (2002) Dynamic Conditional Correlation framework by replacing standard quasi-maximum likelihood estimation with outlier-resistant or composite-likelihood techniques. This preserves accurate time-varying correlation estimation even when financial return data contain extreme observations, heavy tails, or structural irregularities.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
- Pakel, C., Shephard, N., Sheppard, K., & Engle, R. F. (2021). Fitting vast dimensional time-varying covariance models. Journal of Business and Economic Statistics, 39(3), 652–668. · DOI 10.1080/07350015.2020.1713795
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.