Regression model
DCC-GARCH (Korelasi Kondisional Dinamis)
DCC-GARCH adalah model volatilitas multivariat Engle (2002) yang memungkinkan korelasi antar beberapa aset berubah seiring waktu. Model GARCH univariat terpisah dipasang ke setiap deret, dan kemudian matriks korelasi dinamis diestimasi pada langkah kedua yang terpisah.
Baca metode selengkapnya
Khusus anggota
MasukMasuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
- Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 31(3), 282-299. DOI: 10.1080/07350015.2013.771027 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/id/finance/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- Model Kopula (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)Keuangan↔ compare
- Exponential GARCH (EGARCH)Ekonometrika↔ compare
- Teori Nilai Ekstrem (EVT)Keuangan↔ compare
- Value at Risk (VaR)Keuangan↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →