Regression modelMixed-frequency correlation

DCC-MIDAS

DCC-MIDAS משלב DCC GARCH עם MIDAS, ומאפשר אמידה של מתאמים משתנים בזמן בין משתנים כאשר תצפיות מתקבלות בתדירויות שונות. המודל, שהוצג על ידי Engle et al. (2013), ממדל כיצד מתאמים מתפתחים בהתאם לתנאים מאקרו-כלכליים בתדירות נמוכה, תוך שימוש במידע על מחירי נכסים בתדירות גבוהה. הדבר חיוני לניהול סיכוני תיקים ולהבנת קשרים מאקרו-פיננסיים.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. Engle, R. F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2013). Stock market volatility and macroeconomic fundamentals. Review of Economics and Statistics, 95(3), 776-797. DOI: 10.1162/rest_a_00300
  2. Colacito, R., Engle, R. F., & Ghysels, E. (2011). A component model for dynamic correlations. Journal of Econometrics, 164(1), 45-59. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.02.013

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/he/econometrics/dcc-midas

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateDCC-MIDAS (Dynamic Conditional Correlation MIDAS). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/dcc-midas · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026