DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)
DCC-GARCH — це багатовимірна модель волатильності Енгла (2002), яка дозволяє кореляціям між кількома активами змінюватися з часом. Окрема одновимірна модель GARCH підганяється до кожної часової послідовності, а потім матриця динамічних кореляцій оцінюється на другому, окремому етапі.
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. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI: 10.1198/073500102288618487 ↗
- Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 31(3), 282-299. DOI: 10.1080/07350015.2013.771027 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Conditional Correlation GARCH. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/finance/dcc-garch
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 ARIMA (Авторегресійна інтегрована ковзна середня)Економетрика↔ compare
- Моделі копули (Гауссова, t, Клейтона, Гумбеля, Франка)Фінанси↔ compare
- Експоненційне GARCH (EGARCH)Економетрика↔ compare
- Теорія екстремальних значень (ТЕЗ)Фінанси↔ compare
- Value at Risk (VaR)Фінанси↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →