ScholarGate
Avustaja
Regression modelEconometrics / time series

Fourier DCC-GARCH -malli

Fourier DCC-GARCH -malli laajentaa Engle'n dynaamisen ehdollisen korrelaation GARCH-kehystä upottamalla Fourier-trigonometrisia termejä ehdollisen keskiarvon tai varianssin yhtälöihin. Tämä mahdollistaa mallin sovittaa volatiliteetin dynamiikan ja omaisuuserien välisten korrelaatioiden tasaiset, asteittaiset rakenteelliset muutokset ilman, että tarvitsee tietää murtopisteiden lukumäärää tai ajoitusta.

Sovella työkalulla EconMindTulossaApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lataa diat
Learn & explore
VideoTulossa

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Menetelmäkartta

Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

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

Mikä menetelmä?

Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.

Vertaa rinnakkain
ScholarGateFourier DCC-GARCH (Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/fourier-dcc-garch · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026