ScholarGate
Asistent
Regression modelEconometrics / time series

Robustný GARCH model s dynamickou podmienkou korelácie (Robust DCC-GARCH)

Robustný model DCC-GARCH rozširuje rámec dynamickej podmienky korelácie (Dynamic Conditional Correlation) od Engla (2002) nahradením štandardného kvázi-verohodnostného odhadu (quasi-maximum likelihood estimation) technikami odolnými voči extrémom alebo metódou zloženého verohodnostného odhadu (composite likelihood). Tým sa zachováva presný odhad časovo premenlivej korelácie aj vtedy, keď údaje o finančných výnosoch obsahujú extrémne pozorovania, ťažké chvosty (heavy tails) alebo štrukturálne nepravidelnosti.

Použiť v EconMindČoskoroVideoČoskoroStiahnuť snímky

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

Zdroje

  1. 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
  2. Pakel, C., Shephard, N., Sheppard, K., & Engle, R. F. (2021). Fitting vast dimensional time-varying covariance models. Journal of Business and Economic Statistics, 39(3), 652–668. DOI: 10.1080/07350015.2020.1713795

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/econometrics/robust-dcc-garch

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Porovnať vedľa seba
ScholarGateRobust DCC-GARCH (Robust Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/econometrics/robust-dcc-garch · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026