ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

DCC-MIDAS×Локальні проекції×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20132005
Автор методуEngle, Ghysels, and SohnOscar Jorda
ТипTime-varying correlation modelMulti-horizon regression
Основоположне джерелоEngle, R. F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2013). Stock market volatility and macroeconomic fundamentals. Review of Economics and Statistics, 95(3), 776-797. DOI ↗Jorda, O. (2005). Estimation and inference of impulse responses by local projections. American Economic Review, 95(1), 161-182. DOI ↗
Інші назвиDCC mixed-frequency modelLP-IR, Multi-horizon regression
Пов'язані33
ПідсумокDCC-MIDAS combines dynamic conditional correlation (DCC) GARCH with mixed-frequency data sampling (MIDAS), enabling estimation of time-varying correlations between variables when observations arrive at different frequencies. Introduced by Engle et al. (2013), it models how correlations evolve with low-frequency macroeconomic conditions using high-frequency asset price information. This is crucial for portfolio risk management and understanding macro-finance linkages.Local Projections (LP) is a semi-parametric method for estimating impulse responses directly via multi-horizon regressions, bypassing VAR-model specification. Introduced by Jorda (2005), it projects outcomes h periods ahead onto current shocks and lags, producing impulse-response functions without assuming a particular lag structure or VAR order. This flexibility has made it the dominant approach in applied macroeconomics for measuring policy effects and shock transmission.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: DCC-MIDAS · Local Projections. Отримано 2026-06-19 з https://scholargate.app/uk/compare