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रोबस्ट डायनामिक कंडीशनल कोरिलेशन GARCH (Robust DCC-GARCH)

रोबस्ट DCC-GARCH मॉडल एंगले (2002) के डायनामिक कंडीशनल कोरिलेशन फ्रेमवर्क का विस्तार करता है, जिसमें मानक क्वासी-मैक्सिमम लाइक्लीहुड एस्टिमेशन को आउटलायर-प्रतिरोधी या कंपोजिट-लाइक्लीहुड तकनीकों से बदल दिया जाता है। यह वित्तीय रिटर्न डेटा में अत्यधिक अवलोकन, भारी पूंछ, या संरचनात्मक अनियमितताएं होने पर भी सटीक समय-भिन्न सहसंबंध अनुमान को बनाए रखता है।

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स्रोत

  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. Pakel, C., Shephard, N., Sheppard, K., & Engle, R. F. (2021). Fitting vast dimensional time-varying covariance models. Journal of Business and Economic Statistics, 39(3), 652–668. DOI: 10.1080/07350015.2020.1713795

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-dcc-garch

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ScholarGateRobust DCC-GARCH (Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/econometrics/robust-dcc-garch · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026