DCC-MIDAS
DCC-MIDAS kombinuje dynamickú podmienenú koreláciu (DCC) GARCH s vzorkovaním dát zmiešanej frekvencie (MIDAS), čo umožňuje odhad časovo premenných korelácií medzi premennými, keď pozorovania prichádzajú pri rôznych frekvenciách. Metóda, predstavená Engle et al. (2013), modeluje, ako sa korelácie vyvíjajú v závislosti od makroekonomických podmienok nízkej frekvencie s využitím informácií z cien aktív vysokej frekvencie. Toto je kľúčové pre riadenie rizika portfólia a pochopenie prepojení medzi makroekonómiou a financiami.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Engle, R. F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2013). Stock market volatility and macroeconomic fundamentals. Review of Economics and Statistics, 95(3), 776-797. DOI: 10.1162/rest_a_00300 ↗
- Colacito, R., Engle, R. F., & Ghysels, E. (2011). A component model for dynamic correlations. Journal of Econometrics, 164(1), 45-59. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.02.013 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/dcc-midas
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.
- Komponentný GARCHEkonometria↔ compare
- GARCH-MIDASEkonometria↔ compare
- Kvantilový VAREkonometria↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →