DCC-GARCH Model (Dynamic Conditional Correlation)
Het DCC-GARCH-model, geïntroduceerd door Engle (2002), breidt univariate GARCH uit om tijdsvariërende correlaties tussen meerdere financiële tijdreeksen te vangen. Het ontleedt de multivariate conditionele covariantiematrix in individuele volatiliteitsprocessen en een dynamische correlatiematrix, waardoor correlaties in de loop van de tijd kunnen fluctueren, terwijl het computationeel hanteerbaar blijft, zelfs bij veel reeksen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- ARCH-model (Autoregressieve Conditionele Heteroskedasticiteit)Econometrie↔ compare
- EGARCH-model (Exponentieel GARCH)Econometrie↔ compare
- Granger CausaliteitstestEconometrie↔ compare
- TGARCH-model (Threshold GARCH)Econometrie↔ compare
- Vector Autoregressie (VAR)Econometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →