ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Fourier DCC-GARCH-modell

Fourier DCC-GARCH-modellen utvidgar Engle's Dynamic Conditional Correlation GARCH-ramverk genom att inkorporera Fourier trigonometriska termer i ekvationerna för betingat medelvärde eller varians. Detta gör det möjligt för modellen att approximera jämna, gradvisa strukturella skiften i volatilitetsdynamik och korrelationer mellan tillgångar utan att kräva kännedom om antalet eller tidpunkten för brottpunkter.

Tillämpa med EconMindSnartApply, compare, get guidance
Tools & resources
Ladda ner bildspel
Learn & explore
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

  1. Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlations: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339-350. link
  2. Nazlioglu, S., Gormus, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 168-175. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.09.009

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/fourier-dcc-garch

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida
ScholarGateFourier DCC-GARCH (Fourier Dynamic Conditional Correlation GARCH Model). Hämtad 2026-06-17 från https://scholargate.app/sv/econometrics/fourier-dcc-garch · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026