DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)
DCC-GARCH este modelul de volatilitate multivariat al lui Engle (2002) care permite corelațiilor dintre mai multe active să se modifice în timp. Un model GARCH univariat separat este ajustat pentru fiecare serie, iar apoi matricea de corelație dinamică este estimată într-un al doilea pas separat.
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
- Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
- Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 31(3), 282-299. DOI: 10.1080/07350015.2013.771027 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/finance/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.
- Modelul ARIMA (Autoregresiv Integrat cu Medii Mobile)Econometrie↔ compare
- Modele de copulă (Gaussian, t, Clayton, Gumbel, Frank)Finanțe↔ compare
- GARCH Exponențial (EGARCH)Econometrie↔ compare
- Teoria Valorilor Extreme (EVT)Finanțe↔ compare
- Valoarea la Risc (VaR)Finanțe↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →