DCC-GARCH-modellen (Dynamic Conditional Correlation)
DCC-GARCH-modellen, introdusert av Engle (2002), utvider univariate GARCH for å fange tidsvarierende korrelasjoner mellom flere finansielle tidsserier. Den dekomponerer den multivariate betingede kovariansmatrisen i individuelle volatilitetsprosesser og en dynamisk korrelasjonsmatrise, slik at korrelasjoner kan fluktuere over tid, samtidig som den forblir beregningsmessig håndterbar selv med mange serier.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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-modell (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)Økonometri↔ compare
- EGARCH-modell (Exponential GARCH)Økonometri↔ compare
- Granger-kausalitetstestØkonometri↔ compare
- TGARCH-modell (Threshold GARCH)Økonometri↔ compare
- Vektorautoregresjon (VAR)Økonometri↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →