Regression modelMixed-frequency correlation

DCC-MIDAS

A DCC-MIDAS (dynamic conditional correlation GARCH mixed-frequency data sampling) modell ötvözi a dinamikus feltételes korreláció (DCC) GARCH-ot a vegyes frekvenciájú adatgyűjtéssel (MIDAS), lehetővé téve az időben változó korrelációk becslését különböző frekvencián érkező megfigyelések között. Az Engle et al. (2013) által bevezetett modell azt modellezi, hogyan fejlődnek a korrelációk alacsony frekvenciájú makrogazdasági feltételek mellett, magas frekvenciájú eszközár-információk felhasználásával. Ez kritikus a portfólió kockázatkezelésében és a makro-finanszírozási kapcsolatok megértésében.

Alkalmazás ezzel: EconMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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

Hivatkozik rá

ScholarGateDCC-MIDAS (Dynamic Conditional Correlation MIDAS). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/dcc-midas · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026