Nonlinear DCC-GARCH model
The Nonlinear DCC-GARCH model extends Engle's (2002) Dynamic Conditional Correlation framework by allowing correlations to respond asymmetrically to negative versus positive return shocks. Proposed by Cappiello, Engle, and Sheppard (2006), it is the standard tool for measuring time-varying co-movement and contagion effects in multivariate financial time series when bad news is expected to increase correlations more than good news.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Cappiello, L., Engle, R. F., & Sheppard, K. (2006). Asymmetric dynamics in the correlations of global equity and bond returns. Journal of Financial Econometrics, 4(4), 537–572. · DOI 10.1093/jjfinec/nbl005
- Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339–350. · DOI 10.1198/073500102288618487
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.