Mô hình DCC-GARCH phi tuyến (Tương quan có điều kiện động bất đối xứng)
Mô hình DCC-GARCH phi tuyến mở rộng khuôn khổ Tương quan có điều kiện động của Engle (2002) bằng cách cho phép tương quan phản ứng bất đối xứng với các cú sốc lợi suất âm so với dương. Được đề xuất bởi Cappiello, Engle và Sheppard (2006), đây là công cụ tiêu chuẩn để đo lường sự đồng vận đổi thay theo thời gian và các hiệu ứng lây lan trong chuỗi thời gian tài chính đa biến khi tin xấu được kỳ vọng sẽ làm tăng tương quan nhiều hơn tin tốt.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Conditional Correlation GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/nonlinear-dcc-garch-model
Phương pháp nào?
Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.
- Mô hình DCC-GARCH (Tương quan có điều kiện động)Kinh tế lượng↔ so sánh
- Mô hình EGARCH (Exponential GARCH)Kinh tế lượng↔ so sánh
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →