ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)×Просте та подвійне експоненційне згладжування (SES / Хольт)×
ГалузьФінансиЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20021957
Автор методуRobert F. EngleRobert G. Brown (SES); Charles C. Holt (linear trend)
ТипMultivariate volatility modelExponential smoothing forecasting model
Основоположне джерелоEngle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI ↗Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link ↗
Інші назвиdynamic conditional correlation, Engle DCC, multivariate GARCH, DCC-GARCH — Dinamik Koşullu KorelasyonSES, Holt's linear trend method, exponential smoothing forecasting, Basit ve Çift Üstel Düzleştirme (SES / Holt)
Пов'язані53
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.Exponential smoothing is a family of basic time-series forecasting models in which each new observation updates a smoothed estimate by a weighting parameter. Simple exponential smoothing (SES), introduced by Robert G. Brown in 1959, forecasts series with a stable level, while Holt's double exponential smoothing, introduced by Charles C. Holt in 1957, adds a trend term using the parameters alpha and beta.
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 · Exponential Smoothing. Отримано 2026-06-19 з https://scholargate.app/uk/compare