ScholarGate
アシスタント
Regression model

DCC-GARCH(動的条件付き相関)

DCC-GARCHは、複数の資産間の相関が時間とともに変化することを許容する、Engle(2002)による多変量ボラティリティモデルである。各系列に個別の単変量GARCHモデルを当てはめ、その後、動的な相関行列を第2の別個のステップで推定する。

EconMindで適用する近日公開動画近日公開スライドをダウンロード

手法の全文を読む

会員限定

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。

ログイン

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

  1. 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
  2. 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

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/finance/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。

並べて比較する

この手法を参照する項目

ScholarGateDCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation GARCH). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/finance/dcc-garch · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026