1) DCC MV-GARCH model
DCC多元GARCH模型
1.
Using daily exchange rates and 5 min exchange rates of US dollar against Japanese yen,British pound and Swiss franc,this paper applies Engle DCC MV-GARCH model to examine the dynamic relationship coefficient of different dollar exchange rates.
以美元兑日元、英镑以及瑞士法郎汇率日数据和5分钟数据为研究对象,运用恩格尔提出的DCC多元GARCH模型分析,发现不同时间频率情形下不同货币与美元汇率数据之间动态条件相关系数存在较大的差异,日数据情形下不同货币与美元汇率数据之间动态条件相关系数显示出动态可变特征,实际分析结果不支持5分钟不同货币与美元汇率数据之间动态条件相关系数动态可变结论。
2) DCC-GARCH model
DCC-GARCH模型
1.
However,if we adjust the portfolio according to the DCC-GARCH model we will loss.
结果表明根据基于高频数据的"已实现"模型对组合进行动态调整较静态组合会获得更多收益,而根据DCC-GARCH模型调整组合反而会有损失,说明"已实现"模型比DCC-GARCH模型更具有应用价值。
3) multivariate GARCH model
多元GARCH模型
1.
Applications of multivariate GARCH models in the study of volatility transmission of Chinese corporate bonds;
多元GARCH模型在国内企业债券波动传递研究中的应用
2.
A multivariate GARCH model is used to investigate the pro-cyclicality of China s commercial banks,using the data of GDP growth rate and the remaining loan quantity at the end of each year of commercial banks in China from 1978 to 2005.
利用多元GARCH模型,研究了我国商业银行的亲周期性问题,分析了我国经济周期和信贷周期之间的相互关系。
3.
Under normal distribution assumption,the authors discuss the calculation of dynamic VaR and CVaR through multivariate GARCH model.
为分散金融风险的动态影响,一方面,通过时变波动模型将静态VaR和CVaR扩展到动态情形,进一步基于多元GARCH模型给出动态VaR和CVaR的计算方法;另一方面,在动态风险度量的基础上,建立了动态组合投资选择模型。
4) multivariate GARCH
多元GARCH模型
1.
This paper first briefly reviews the evolvement of univariate ARCH class models, and introduces several multivariate GARCH class models.
针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究。
2.
In this article, the author concerned with a better description of the volatility and correlations under multivariate GARCH model compared with univariate GARCH model.
在这篇文章里,笔者主要关注当同时考察多支金融时间序列的波动时,多元GARCH模型相比于一元GARCH模型而言,对相关系数和波动性的更好的描述。
5) Multivariate Garch-in-mean Specification
多元均值GARCH模型
6) multivariate GARCH-M model
多元GARCH-M模型
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条