DCC-MIDAS
DCC-MIDAS поєднує динамічну умовну кореляцію (DCC) GARCH із вибіркою даних змішаної частоти (MIDAS), що дозволяє оцінювати часозмінні кореляції між змінними, коли спостереження надходять з різною частотою. Запропонована Engle et al. (2013), вона моделює еволюцію кореляцій під впливом макроекономічних умов низької частоти, використовуючи інформацію про ціни активів високої частоти. Це має вирішальне значення для управління ризиками портфеля та розуміння макрофінансових зв'язків.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Engle, R. F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2013). Stock market volatility and macroeconomic fundamentals. Review of Economics and Statistics, 95(3), 776-797. DOI: 10.1162/rest_a_00300 ↗
- Colacito, R., Engle, R. F., & Ghysels, E. (2011). A component model for dynamic correlations. Journal of Econometrics, 164(1), 45-59. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.02.013 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Conditional Correlation MIDAS. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/dcc-midas
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.
- Компонентна GARCHЕконометрика↔ compare
- GARCH-MIDASЕконометрика↔ compare
- Квантильний ВАР (VAR)Економетрика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →