เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง DCC-GARCH การแบ่งส่วนโครงสร้าง× | แบบจำลอง EGARCH ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2002-2006 | 1990–1991 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Engle (2002) for DCC; break-augmented extensions by Pelletier (2006) and subsequent literature | Nelson (1991) for EGARCH; Lamoureux and Lastrapes (1990) for break-augmented GARCH variants |
| ประเภท≠ | Multivariate volatility model with regime change | Volatility model with structural breaks |
| 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. DOI ↗ | Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | DCC-GARCH with structural breaks, break-adjusted DCC-GARCH, regime-shift DCC-GARCH, SB-DCC-GARCH | SB-EGARCH, EGARCH with regime shifts, break-adjusted EGARCH, structural change EGARCH |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Structural break DCC-GARCH extends Engle's Dynamic Conditional Correlation GARCH framework by explicitly allowing the correlation and volatility structure to shift at one or more structural break points in the sample. It models time-varying co-volatility between multiple financial series while accounting for sudden regime changes caused by crises, policy shifts, or market microstructure changes. | Structural Break EGARCH combines Nelson's Exponential GARCH framework with explicit allowance for one or more structural breaks in the volatility process. By letting the intercept and persistence parameters of the log-variance equation shift at detected break dates, the model avoids the spurious long-memory and inflated persistence that standard EGARCH suffers when the data contain regime changes. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|