Robuuste Dynamische Conditionele Correlatie GARCH (Robuuste DCC-GARCH)
Het Robuuste DCC-GARCH-model breidt het Dynamic Conditional Correlation-framework van Engle (2002) uit door standaard quasi-maximum likelihood-schatting te vervangen door uitschieterbestendige of samengestelde likelihood-technieken. Dit behoudt nauwkeurige schatting van tijdsvariërende correlaties, zelfs wanneer financiële rendementsgegevens extreme waarnemingen, zware staarten of structurele onregelmatigheden bevatten.
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.
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 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-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.
- DCC-GARCH Model (Dynamic Conditional Correlation)Econometrie↔ compare
- GARCH-model (Volatiliteitsvoorspelling)Econometrie↔ compare
- Robuust EGARCH-modelEconometrie↔ compare
- Robuust GARCH-modelEconometrie↔ compare
- Robuuste TGARCHEconometrie↔ compare
- Vector Autoregressie (VAR)Econometrie↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →