Regression modelEconometrics / time series

Paneļa DCC-GARCH modelis

Paneļa DCC-GARCH modelis paplašina Engla (2002) dinamiskās nosacītās korelācijas GARCH ietvaru paneļa datu iestatījumiem, vienlaikus modelējot laika mainīgo nepastāvību un šķērsgriezuma korelācijas starp vairākām vienībām (valstīm, uzņēmumiem vai aktīviem) laika gaitā. Tas ļauj pāru korelācijām dinamiski mainīties, reaģējot uz tirgus satricinājumiem, vienlaikus saglabājot parcimoniju, izmantojot divpakāpju novērtēšanu.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487
  2. Engle, R. F., & Sheppard, K. (2001). Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH. NBER Working Paper 8554. National Bureau of Economic Research. link

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Panel Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/panel-dcc-garch

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGatePanel DCC-GARCH (Panel Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/panel-dcc-garch · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026