DCC-MIDAS
DCC-MIDAS kombinerer dynamisk betinget korrelasjon (DCC) GARCH med datautvalg med blandet frekvens (MIDAS), noe som muliggjør estimering av tidsvarierende korrelasjoner mellom variabler når observasjoner ankommer med forskjellige frekvenser. Metoden ble introdusert av Engle et al. (2013) og modellerer hvordan korrelasjoner utvikler seg med lavfrekvente makroøkonomiske forhold ved hjelp av høyfrekvent informasjon om aktiva-priser. Dette er avgjørende for porteføljerisikostyring og forståelse av makrofinansielle sammenhenger.
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.
Kilder
- Engle, R. F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2013). Stock market volatility and macroeconomic fundamentals. Review of Economics and Statistics, 95(3), 776-797. DOI: 10.1162/rest_a_00300 ↗
- Colacito, R., Engle, R. F., & Ghysels, E. (2011). A component model for dynamic correlations. Journal of Econometrics, 164(1), 45-59. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.02.013 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/dcc-midas
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.
- Komponent-GARCHØkonometri↔ compare
- GARCH-MIDASØkonometri↔ compare
- Kvantil-VARØkonometri↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →