Regression model
DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)
DCC-GARCH הוא מודל תנודתיות רב-משתני של Engle (2002) המאפשר לקורלציות בין מספר נכסים להשתנות לאורך זמן. מודל GARCH חד-משתני נפרד מותאם לכל סדרה, ולאחר מכן אומדת מטריצת הקורלציה הדינמית בשלב שני, נפרד.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
- Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 31(3), 282-299. DOI: 10.1080/07350015.2013.771027 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/he/finance/dcc-garch
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- מודל ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)אקונומטריקה↔ השוואה
- מודלי קופולה (גאוסיאנית, t, קלייטון, גומבל, פרנק)מימון↔ השוואה
- Exponential GARCH (EGARCH)אקונומטריקה↔ השוואה
- תורת הערכים הקיצוניים (EVT)מימון↔ השוואה
- Value at Risk (VaR)מימון↔ השוואה