Regression modelEconometrics / time series
Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH (Robust DCC-GARCH)
Robust DCC-GARCH 모델은 표준 준최대우도추정(quasi-maximum likelihood estimation)을 이상치에 강건하거나 복합우도(composite-likelihood) 기법으로 대체함으로써 Engle (2002)의 동적 조건부 상관관계 프레임워크를 확장합니다. 이는 금융 수익률 데이터에 극단적인 관측치, 두꺼운 꼬리 분포, 또는 구조적 불규칙성이 포함된 경우에도 정확한 시변 상관관계 추정을 보존합니다.
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출처
- Engle, R. F. (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 ↗
- Pakel, C., Shephard, N., Sheppard, K., & Engle, R. F. (2021). Fitting vast dimensional time-varying covariance models. Journal of Business and Economic Statistics, 39(3), 652–668. DOI: 10.1080/07350015.2020.1713795 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/robust-dcc-garch
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