แบบจำลอง Nonlinear DCC-GARCH (Asymmetric Dynamic Conditional Correlation)
แบบจำลอง Nonlinear DCC-GARCH เป็นส่วนขยายของกรอบงาน Dynamic Conditional Correlation ของ Engle (2002) โดยอนุญาตให้ความสัมพันธ์ตอบสนองต่อความผันผวนของผลตอบแทนที่เป็นลบและบวกอย่างไม่สมมาตร แบบจำลองนี้เสนอโดย Cappiello, Engle, และ Sheppard (2006) และเป็นเครื่องมือมาตรฐานสำหรับการวัดการเคลื่อนไหวร่วมที่แปรผันตามเวลาและผลกระทบจากการแพร่กระจายในอนุกรมเวลาทางการเงินหลายตัวแปร เมื่อคาดว่าข่าวร้ายจะเพิ่มความสัมพันธ์มากกว่าข่าวดี
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Cappiello, L., Engle, R. F., & Sheppard, K. (2006). Asymmetric dynamics in the correlations of global equity and bond returns. Journal of Financial Econometrics, 4(4), 537–572. DOI: 10.1093/jjfinec/nbl005 ↗
- Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339–350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/nonlinear-dcc-garch-model
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.
- แบบจำลอง DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง EGARCH (Exponential GARCH)เศรษฐมิติ↔ compare