Regression modelEconometrics / time series

Rakenteellisen muutoksen DCC-GARCH-malli

Rakenteellisen muutoksen DCC-GARCH laajentaa Englen dynaamisen ehdollisen korrelaation GARCH-viitekehystä sallimalla eksplisiittisesti korrelaation ja volatiliteettirakenteen muuttumisen yhdessä tai useammassa otoksen rakenteellisessa muutospisteessä. Se mallintaa useiden finanssisarjojen välistä aikariippuvaista kovolatiilisuutta ottaen huomioon äkilliset tilanmuutokset, jotka johtuvat kriiseistä, politiikkamuutoksista tai markkinoiden mikrorakenteen muutoksista.

Sovella työkalulla EconMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. 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
  2. Pelletier, D. (2006). Regime switching for dynamic correlations. Journal of Econometrics, 131(1-2), 445-473. DOI: 10.1016/j.jeconom.2005.01.013

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/econometrics/structural-break-dcc-garch

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateStructural break DCC-GARCH (Structural Break Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/structural-break-dcc-garch · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026