Robust DCC-GARCH
The Robust DCC-GARCH model extends Engle's (2002) Dynamic Conditional Correlation framework by replacing standard quasi-maximum likelihood estimation with outlier-resistant or composite-likelihood techniques. This preserves accurate time-varying correlation estimation even when financial return data contain extreme observations, heavy tails, or structural irregularities.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
- Pakel, C., Shephard, N., Sheppard, K., & Engle, R. F. (2021). Fitting vast dimensional time-varying covariance models. Journal of Business and Economic Statistics, 39(3), 652–668. · DOI 10.1080/07350015.2020.1713795
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.