เปรียบเทียบวิธี

	แบบจำลอง Dynamic Conditional Correlation GARCH ที่ทนทาน (Robust DCC-GARCH)	แบบจำลอง GARCH (การพยากรณ์ความผันผวน)
สาขาวิชา	เศรษฐมิติ	เศรษฐมิติ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	2002–2021	1986
ผู้ริเริ่ม	Engle (2002) for DCC; robust extensions by Pakel, Shephard, Sheppard, and Engle (2021)	Tim Bollerslev
ประเภท	Multivariate volatility model with robust estimation	Conditional volatility model
แหล่งต้นตำรับ	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.	Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327.
ชื่อเรียกอื่น	robust DCC-GARCH, robust dynamic conditional correlation, outlier-robust DCC, composite-likelihood DCC-GARCH	GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini)
ที่เกี่ยวข้อง	6	5
สรุป	The Robust DCC-GARCH model extends Engle's (2002) Dynamic Conditional Correlation framework by replacing standard quasi-maximum likelihood estimation with outlier-resistant or composite-likelihood techniques. This preserves accurate time-varying correlation estimation even when financial return data contain extreme observations, heavy tails, or structural irregularities.	The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series.