Epälineaarinen DCC-GARCH-malli (epäsymmetrinen dynaaminen ehdollinen korrelaatio)
Epälineaarinen DCC-GARCH-malli laajentaa Englen (2002) dynaamisen ehdollisen korrelaation viitekehystä sallimalla korrelaatioiden reagoida epäsymmetrisesti negatiivisiin verrattuna positiivisiin tuottoshokkeihin. Cappiellon, Englen ja Sheppardin (2006) ehdottama malli on standardityökalu aikavaihtelevan yhteisliikkeen ja tartuntavaikutusten mittaamiseen monimuuttujaisissa rahoitusajallisarjoissa, kun odotetaan huonojen uutisten lisäävän korrelaatioita enemmän kuin hyvien uutisten.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Menetelmäkartta
Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/econometrics/nonlinear-dcc-garch-model
Mikä menetelmä?
Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.
- DCC-GARCH-malli (dynaaminen ehdollinen korrelaatio)Ekonometria↔ vertaa
- EGARCH-malli (Exponential GARCH)Ekonometria↔ vertaa
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →