Regression modelEconometrics / time series

Robusni dinamički uvjetovani korelacijski GARCH (Robust DCC-GARCH)

Model Robust DCC-GARCH proširuje Engleov (2002) okvir dinamičke uvjetovane korelacije zamjenom standardne procjene kvazi-maksimalnom vjerojatnošću s tehnikama otpornima na ekstremne vrijednosti ili tehnikama kompozitne vjerojatnosti. Time se čuva točna procjena vremenski promjenjive korelacije čak i kada podaci o financijskim prinosima sadrže ekstremna opažanja, teške repove ili strukturne nepravilnosti.

Primijenite uz EconMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/econometrics/robust-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
ScholarGateRobust DCC-GARCH (Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/econometrics/robust-dcc-garch · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026