Modelul DCC-GARCH neliniar (Corelație Dinamică Condiționată Asimetrică)
Modelul DCC-GARCH neliniar extinde cadrul Corelației Dinamice Condiționate al lui Engle (2002) permițând corelațiilor să răspundă asimetric la șocurile negative față de cele pozitive. Propus de Cappiello, Engle și Sheppard (2006), este instrumentul standard pentru măsurarea co-mișcării variabile în timp și a efectelor de contagiune în serii de timp financiare multivariate atunci când se anticipează că știrile proaste vor crește corelațiile mai mult decât știrile bune.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/nonlinear-dcc-garch-model
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.
- Modelul DCC-GARCH (Corelație Condițională Dinamică)Econometrie↔ compare
- Model EGARCH (Exponential GARCH)Econometrie↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →