Model DCC-GARCH Nonlinier (Korelasi Bersyarat Dinamis Asimetris)
Model DCC-GARCH Nonlinier memperluas kerangka Korelasi Bersyarat Dinamis Engle (2002) dengan memungkinkan korelasi merespons secara asimetris terhadap guncangan imbal hasil negatif versus positif. Diusulkan oleh Cappiello, Engle, dan Sheppard (2006), model ini adalah alat standar untuk mengukur pergerakan bersama (co-movement) yang berubah terhadap waktu dan efek penularan (contagion) dalam deret waktu keuangan multivariat ketika berita buruk diharapkan meningkatkan korelasi lebih dari berita baik.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Cappiello, L., Engle, R. F., & Sheppard, K. (2006). Asymmetric dynamics in the correlations of global equity and bond returns. Journal of Financial Econometrics, 4(4), 537–572. DOI: 10.1093/jjfinec/nbl005 ↗
- Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339–350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/nonlinear-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 DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)Ekonometrika↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrika↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →