Модель DCC-GARCH (динамическая условная корреляция)
Модель DCC-GARCH, предложенная Энглом (Engle, 2002), расширяет одномерную GARCH-модель для учёта изменяющихся во времени корреляций между несколькими финансовыми временными рядами. Она декомпозирует многомерную матрицу условной ковариации на отдельные процессы волатильности и динамическую корреляционную матрицу, позволяя корреляциям колебаться во времени, оставаясь при этом вычислительно управляемой даже при большом количестве рядов.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Источники
- 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 ↗
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. DOI: 10.2307/1912773 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/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.
- Модель ARCH (авторегрессионная условная гетероскедастичность)Эконометрика↔ compare
- Модель EGARCH (Экспоненциальная GARCH)Эконометрика↔ compare
- Тест причинности по ГрейнджеруЭконометрика↔ compare
- Модель TGARCH (Threshold GARCH)Эконометрика↔ compare
- Векторная авторегрессия (VAR)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →