Regression modelEconometrics / time series
フーリエ DCC-GARCH モデル
フーリエ DCC-GARCH モデルは、条件付き平均または分散方程式にフーリエ三角関数項を埋め込むことにより、Engle の Dynamic Conditional Correlation GARCH フレームワークを拡張したものである。これにより、ブレーク点の数やタイミングを知ることなく、ボラティリティのダイナミクスや資産間相関の滑らかで漸進的な構造的シフトを近似することができる。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
出典
- Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlations: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. link ↗
- Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168-175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/fourier-dcc-garch
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- DCC-GARCHモデル（動学的条件付き相関）計量経済学↔ 比較
- EGARCHモデル（指数型GARCH）計量経済学↔ 比較
- フーリエ GARCH モデル計量経済学↔ 比較
- GARCHモデル（ボラティリティ予測）計量経済学↔ 比較
- ベクトル自己回帰 (VAR)計量経済学↔ 比較