ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Mittelineaarne DCC-GARCH-mudel (asümmeetriline dünaamiline tingimuslik korrelatsioon)

Mittelineaarne DCC-GARCH-mudel laiendab Engle'i (2002) dünaamilise tingimusliku korrelatsiooni raamistikku, võimaldades korrelatsioonidel asümmeetriliselt reageerida negatiivsetele ja positiivsetele tootluse šokkidele. Cappiello, Engle ja Sheppard (2006) poolt pakutud mudel on standardne tööriist ajas muutuvate kaasliikumiste ja nakkusefektide mõõtmiseks mitmemuuttujalistes finantsajasarjades, kui eeldatakse, et halvad uudised suurendavad korrelatsioone rohkem kui head uudised.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. 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
  2. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/nonlinear-dcc-garch-model

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti
ScholarGateNonlinear DCC-GARCH model (Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/nonlinear-dcc-garch-model · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026