So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)× | Mô hình GARCH (Dự báo Biến động)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực≠ | Tài chính | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 2002 | 1986 |
| Người khởi xướng≠ | Robert F. Engle | Tim Bollerslev |
| Loại≠ | Multivariate volatility model | Conditional volatility model |
| Công trình gốc≠ | Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI ↗ | Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | dynamic conditional correlation, Engle DCC, multivariate GARCH, DCC-GARCH — Dinamik Koşullu Korelasyon | GARCH, GARCH(1,1), conditional volatility model, GARCH Modeli (Oynaklık Tahmini) |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | DCC-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. | The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model, introduced by Tim Bollerslev in 1986, models the time-varying conditional variance of a financial time series. It captures volatility clustering and the ARCH effect, and is the standard tool for estimating risk and volatility in return series. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|