ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

A GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) modell×DCC-GARCH×
TudományterületÖkonometriaPénzügy
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19862002
MegalkotóTim BollerslevRobert F. Engle
TípusConditional volatility modelMultivariate volatility model
AlapműBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. DOI ↗Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI ↗
Alternatív nevekGARCH(1,1), generalized ARCH, conditional volatility model, GARCH Modelidynamic conditional correlation, Engle DCC, multivariate GARCH, DCC-GARCH — Dinamik Koşullu Korelasyon
Kapcsolódó55
ÖsszefoglalóGARCH is an econometric model for the time-varying volatility of financial time series, introduced by Tim Bollerslev in 1986 as a generalisation of Engle's ARCH model. It treats the conditional variance as a function of past squared shocks and past variances, capturing the volatility clustering seen in returns.DCC-GARCH is Engle's (2002) multivariate volatility model that lets the correlations between several assets change over time. A separate univariate GARCH model is fitted to each series, and then the dynamic correlation matrix is estimated in a second, separate step.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 1 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: GARCH · DCC-GARCH. Letöltve 2026-06-18, forrás: https://scholargate.app/hu/compare