ScholarGate
Assistent
Regression model

DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)

DCC-GARCH is het multivariate volatiliteitsmodel van Engle (2002) dat toelaat dat de correlaties tussen verschillende activa in de loop van de tijd veranderen. Een afzonderlijk univariat GARCH-model wordt op elke reeks toegepast, waarna de dynamische correlatiematrix in een tweede, afzonderlijke stap wordt geschat.

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 Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487
  2. Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 31(3), 282-299. DOI: 10.1080/07350015.2013.771027

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/finance/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

Geciteerd door

ScholarGateDCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation GARCH). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/finance/dcc-garch · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026