Нелінійна модель DCC-GARCH (асиметрична динамічна умовна кореляція)
Нелінійна модель DCC-GARCH розширює модель динамічної умовної кореляції Енгла (2002), дозволяючи кореляціям асиметрично реагувати на негативні та позитивні шоки дохідності. Запропонована Кап'єлло, Енглом та Шеппардом (2006), вона є стандартним інструментом для вимірювання часових змін корухів та ефектів зараження у багатовимірних фінансових часових рядах, коли очікується, що погані новини посилюють кореляцію сильніше, ніж добрі.
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
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Модель DCC-GARCH (динамічна умовна кореляція)Економетрика↔ compare
- Модель EGARCH (Експоненційна GARCH)Економетрика↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →