ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Modelul Fourier DCC-GARCH

Modelul Fourier DCC-GARCH extinde cadrul GARCH cu Corelație Dinamică Condiționată (DCC) al lui Engle prin încorporarea termenilor trigonometri Fourier în ecuațiile mediei condiționate sau ale varianței. Aceasta permite modelului să aproximeze schimbări structurale netede, graduale în dinamica volatilității și corelațiile inter-active, fără a necesita cunoașterea numărului sau momentului punctelor de rupere.

Aplică cu EconMindÎn curândApply, compare, get guidance
Tools & resources
Descarcă prezentarea
Learn & explore
VideoÎn curând

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

Surse

  1. Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlations: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. link
  2. Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168-175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/fourier-dcc-garch

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat
ScholarGateFourier DCC-GARCH (Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/fourier-dcc-garch · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026