DCC-GARCH-modellen (Dynamic Conditional Correlation)
DCC-GARCH-modellen, introducerad av Engle (2002), utvidgar univariat GARCH för att fånga tidsvarierande korrelationer mellan flera finansiella tidsserier. Den sönderdelar den multivariata betingade kovariansmatrisen i individuella volatilitetsprocesser och en dynamisk korrelationsmatris, vilket tillåter korrelationer att fluktuera över tid samtidigt som den förblir beräkningsmässigt hanterbar även med många serier.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+12 more
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Autoregressiv modell för betingad heteroskedasticitet (ARCH-modell)Ekonometri↔ compare
- EGARCH-modellen (Exponential GARCH)Ekonometri↔ compare
- Granger-kausalitetstestEkonometri↔ compare
- TGARCH-modell (Threshold GARCH)Ekonometri↔ compare
- Vektorautoregression (VAR)Ekonometri↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →