Nonlinear DCC-GARCH model
The Nonlinear DCC-GARCH model extends Engle's (2002) Dynamic Conditional Correlation framework by allowing correlations to respond asymmetrically to negative versus positive return shocks. Proposed by Cappiello, Engle, and Sheppard (2006), it is the standard tool for measuring time-varying co-movement and contagion effects in multivariate financial time series when bad news is expected to increase correlations more than good news.
Zdrojový záznam
Citácie skopírované doslovne zo zdrojového záznamu metódy. Nevyplýva z nich žiadne overenie na úrovni tvrdenia.
- 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
Spracované tvrdenia
Tvrdenia uložené v registri dôkazov, každé s vlastným hodnotením.
Tento pohľad nevymýšľa hodnotenie tvrdenia, ak register žiadne nemá.
Súvisiace metódy
Vygenerované z grafu metód a zobrazené ako vzťahy navrhnuté strojom – nevyplýva z nich žiadne tvrdenie o dôkaze.