Regression modelMixed-frequency correlation
DCC-MIDAS
DCC-MIDASは、動的条件付き相関 (DCC) GARCHと混合頻度データサンプリング (MIDAS) を組み合わせた手法であり、異なる頻度で観測される変数間の時変相関の推定を可能にします。Engle et al. (2013) によって導入され、高頻度の資産価格情報を用いて、低頻度のマクロ経済状況に応じて相関がどのように変化するかをモデル化します。これは、ポートフォリオのリスク管理やマクロ金融の関連性を理解する上で極めて重要です。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/dcc-midas
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