Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)
Model DCC-GARCH, yang diperkenalkan oleh Engle (2002), memperluas GARCH univariat untuk menangkap korelasi yang berubah seiring waktu antara beberapa deret waktu keuangan. Model ini menguraikan matriks kovarians bersyarat multivariat menjadi proses volatilitas individual dan matriks korelasi dinamis, memungkinkan korelasi berfluktuasi dari waktu ke waktu sambil tetap layak secara komputasi bahkan dengan banyak deret.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Sumber
- 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 ↗
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/dcc-garch-model
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.
- Model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Ekonometrika↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrika↔ compare
- Uji Kausalitas GrangerEkonometrika↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometrika↔ compare
- Autoregresi Vektor (VAR)Ekonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →