ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลอง ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)×แบบจำลอง DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด19822002
ผู้ริเริ่มRobert F. EngleRobert F. Engle
ประเภทConditional volatility modelMultivariate volatility model
แหล่งต้นตำรับEngle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. DOI ↗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 ↗
ชื่อเรียกอื่นARCH, autoregressive conditional heteroskedasticity, Engle ARCH, conditional variance modelDCC-GARCH, Dynamic Conditional Correlation GARCH, Engle DCC model, multivariate DCC
ที่เกี่ยวข้อง65
สรุปThe ARCH model, introduced by Robert Engle in 1982, captures time-varying volatility in financial and macroeconomic time series. It models the conditional variance of today's error as a function of past squared errors, explaining why volatile periods cluster together — a phenomenon known as volatility clustering.The DCC-GARCH model, introduced by Engle (2002), extends univariate GARCH to capture time-varying correlations between multiple financial time series. It decomposes the multivariate conditional covariance matrix into individual volatility processes and a dynamic correlation matrix, allowing correlations to fluctuate over time while remaining computationally tractable even with many series.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: ARCH model · DCC-GARCH model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare