ScholarGate
Assistent
Regression model

DCC-GARCH (Dynamisk betingad korrelation)

DCC-GARCH är Engles (2002) multivariata volatilitetsmodell som låter korrelationerna mellan flera tillgångar förändras över tid. En separat univariat GARCH-modell anpassas till varje tidsserie, och sedan estimeras den dynamiska korrelationsmatrisen i ett andra, separat steg.

Tillämpa med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Källor

  1. Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487
  2. Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 31(3), 282-299. DOI: 10.1080/07350015.2013.771027

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/finance/dcc-garch

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.

Compare side by side

Refereras av

ScholarGateDCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation GARCH). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/finance/dcc-garch · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026