Modello DCC-GARCH a Parametri Variabili nel Tempo
Il modello TVP-DCC-GARCH estende il framework Dynamic Conditional Correlation GARCH consentendo non solo alle correlazioni a coppie ma anche ai parametri sottostanti del modello di evolvere continuamente nel tempo. Cattura cambiamenti strutturali nelle dinamiche di volatilità e nella dipendenza tra asset, rendendolo essenziale per la modellazione del rischio finanziario in ambienti non stazionari.
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Fonti
- Engle, R. (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 ↗
- Christoffersen, P., Errunza, V., Jacobs, K., & Langlois, H. (2012). Is the potential for international diversification disappearing? A dynamic copula approach. Review of Financial Studies, 25(12), 3711-3751. DOI: 10.1093/rfs/hhs104 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/econometrics/time-varying-parameter-dcc-garch-model
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