ScholarGate
עוזר
Regression modelEconometrics / time series

מודל DCC-GARCH (מתאם מותנה דינמי)

מודל ה-DCC-GARCH, שהוצג על ידי אנגל (2002), מרחיב את ה-GARCH החד-משתני כדי ללכוד מתאמים משתנים בזמן בין סדרות פיננסיות מרובות. הוא מפרק את מטריצת השונות המשותפת המותנית הרב-משתנית לתהליכי תנודתיות אינדיבידואליים ולמטריצת מתאם דינמית, ומאפשר למתאמים להשתנות לאורך זמן תוך שמירה על יכולת חישובית גם עם סדרות רבות.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובהורדת מצגת

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

עוד 12+

מקורות

  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. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/dcc-garch-model

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateDCC-GARCH model (Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/dcc-garch-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026