DCC-MIDAS
DCC-MIDAS menggabungkan dynamic conditional correlation (DCC) GARCH dengan mixed-frequency data sampling (MIDAS), memungkinkan estimasi korelasi yang berubah seiring waktu antara variabel ketika observasi tiba pada frekuensi yang berbeda. Diperkenalkan oleh Engle et al. (2013), model ini memodelkan bagaimana korelasi berevolusi dengan kondisi makroekonomi berfrekuensi rendah menggunakan informasi harga aset berfrekuensi tinggi. Hal ini krusial untuk manajemen risiko portofolio dan pemahaman keterkaitan makro-finansial.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- GARCH KomponenEkonometrika↔ compare
- GARCH-MIDASEkonometrika↔ compare
- Quantile VAREkonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →