ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Fourier DCC-GARCH Model

Het Fourier DCC-GARCH-model breidt het Dynamic Conditional Correlation GARCH-framework van Engle uit door Fourier-trigonometrische termen in te bedden in de vergelijkingen voor het conditionele gemiddelde of de variantie. Hierdoor kan het model soepele, geleidelijke structurele verschuivingen in volatiliteitsdynamiek en correlaties tussen activa benaderen zonder dat de kennis van het aantal of de timing van breekpunten vereist is.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  1. Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlations: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. link
  2. Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168-175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/fourier-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
ScholarGateFourier DCC-GARCH (Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/fourier-dcc-garch · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026