ScholarGate
Asisten
Regression modelEconometrics / time series

Model DCC-GARCH dengan Pergeseran Struktural

DCC-GARCH dengan pergeseran struktural memperluas kerangka kerja GARCH Korelasi Kondisional Dinamis (DCC) Engle dengan secara eksplisit memungkinkan struktur korelasi dan volatilitas bergeser pada satu atau lebih titik pergeseran struktural dalam sampel. Model ini memodelkan kovolatilitas yang bervariasi seiring waktu antara beberapa seri keuangan sambil memperhitungkan perubahan rezim mendadak yang disebabkan oleh krisis, perubahan kebijakan, atau perubahan mikrostruktur pasar.

Terapkan dengan EconMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  1. 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
  2. Pelletier, D. (2006). Regime switching for dynamic correlations. Journal of Econometrics, 131(1-2), 445-473. DOI: 10.1016/j.jeconom.2005.01.013

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/structural-break-dcc-garch

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
ScholarGateStructural break DCC-GARCH (Structural Break Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/econometrics/structural-break-dcc-garch · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026