ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)×Експоненційне GARCH (EGARCH)×
ГалузьФінансиЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20021991
Автор методуRobert F. EngleNelson
ТипMultivariate volatility modelConditional volatility model (asymmetric GARCH variant)
Основоположне джерелоEngle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & 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 ↗
Інші назвиdynamic conditional correlation, Engle DCC, multivariate GARCH, DCC-GARCH — Dinamik Koşullu Korelasyonexponential GARCH, Nelson's EGARCH, asymmetric GARCH, EGARCH — Üstel GARCH
Пов'язані54
ПідсумокDCC-GARCH is Engle's (2002) multivariate volatility model that lets the correlations between several assets change over time. A separate univariate GARCH model is fitted to each series, and then the dynamic correlation matrix is estimated in a second, separate step.EGARCH is an asymmetric GARCH variant, introduced by Nelson in 1991, that models the leverage effect in which bad news raises volatility more than good news of the same size. It captures the negative-shock asymmetry of financial return series by modelling the logarithm of the conditional variance.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: DCC-GARCH · EGARCH. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare