Model DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)
Model DCC-GARCH, diperkenalkan oleh Engle (2002), melanjutkan GARCH univariat untuk menangkap korelasi yang berubah mengikut masa antara beberapa siri masa kewangan. Ia menguraikan matriks kovariansan bersyarat multivariat kepada proses-proses volatiliti individu dan matriks korelasi dinamik, membolehkan korelasi berfluktuasi dari semasa ke semasa sambil kekal boleh dikira walaupun dengan banyak siri.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Sumber
- 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 ↗
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/econometrics/dcc-garch-model
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.
- Model ARCH (Heteroskedastisitas Bersyarat Autoregresif)Ekonometrik↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Ekonometrik↔ compare
- Ujian Kausaliti GrangerEkonometrik↔ compare
- Model TGARCH (Threshold GARCH)Ekonometrik↔ compare
- Autoregresi Vektor (VAR)Ekonometrik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →