DCC模型估计完参数后,还要进行假设检验,检验动态相关系数和常相关系数是否有显著差异。(stata的命令为:test _b[Adjustment:lambda1]=_b[Adjustment:lambda2])可以参考论文:DCC-MVGARCH模型计算方法研究及在金融市场中的应用 知乎:多种GARCH模型的比较中对各种单变量/多变量GARCH模型做了很全面的整理(英文比较多)。
我对这个DCC-GARCH模型的理解一直迷迷糊糊的,我知道这是计算两个序列之间的动态相关系数,但是我一直不清楚,这个相关系数,刻画的时两个原始序列之间的相关性,还是代表两个序列收益率之间的相关性,抑或是代表两个序列波动性之间的相关性?如果仅仅是计算两个原始序列之间的相关性,为什么动用了波动率GARCH模型这个二阶矩...
按照多元GARCH模型的提出时间，依次是：CCC（1990）、BEKK（1995）、DCC（2001）。DCC的估计包括两个步骤：DCC的结果中，系数a+β＜1说明模型稳定，即动态相关关系有效。a表示残差对不同序列方差相关系数的影响程度，用经济语言来说就是新信息对市场波动相关性的影响程度；β表示以往市场波动相关对现在市场...