Regression modelEconometrics / time series

Model Panel DCC-GARCH

Model Panel DCC-GARCH stanowi rozszerzenie ram pracy Dynamic Conditional Correlation GARCH Engle'a (2002) na potrzeby danych panelowych, wspólnie modelując zmienność w czasie i korelacje przekrojowe między wieloma jednostkami (krajami, firmami lub aktywami) w czasie. Pozwala on na dynamiczne zmiany korelacji parach, reagując na wstrząsy rynkowe, przy jednoczesnym zachowaniu oszczędności parametrów dzięki dwuetapowej estymacji.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487
  2. Engle, R. F., & Sheppard, K. (2001). Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH. NBER Working Paper 8554. National Bureau of Economic Research. link

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Panel Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/panel-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

Cytowana przez

ScholarGatePanel DCC-GARCH (Panel Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/panel-dcc-garch · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026