Modeling the conditional covariance

Modeling the conditional covariance matrix is in the core of financial econometrics, as it
is crucial for the asset allocation, financial risk management, and derivatives pricing. The
multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (MGARCH) models in
the literature include the BEKK model by Engle and Kroner (1995), the dynamic conditional
correlation (DCC) model by Engel (2002), and the varying correlation (VC) model by Tse and
Tsui (2002). However, these models have been estimated under the multivariate normality
assumption, while this assumption has been rejected in much of the empirical findings —
Fama and French (1993), Richardson and Smith (1993), Longin and Solnik (2001), Mashal
and Zeevi (2002), among many others.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การสร้างแบบจำลองเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมตามเงื่อนไขที่อยู่ในหลักของเศรษฐทางการเงินตามที่
เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดสรรสินทรัพย์การบริหารความเสี่ยงทางการเงินและการกำหนดราคาสัญญาซื้อขายล่วงหน้า
หลายตัวแปรทั่วไป heteroskedasticity เงื่อนไขอัต (mgarch)
รูปแบบในวรรณคดีรวมโมเดล Bekk โดย Engle และโครน (1995), แบบไดนามิกเงื่อนไข
ความสัมพันธ์ (DCC) โดยรูปแบบการ Engel (2002) และความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน (VC) รุ่นโดยเจและ
tsui (2002) แต่รูปแบบเหล่านี้ได้รับการประเมินภายใต้ภาวะปกติหลายตัวแปร
สมมติฐานในขณะที่สมมติฐานนี้ได้รับการปฏิเสธมากในการค้นพบเชิงประจักษ์ -
Fama และฝรั่งเศส (1993), ริชาร์ดและสมิท (1993), และ Longin solnik (2001), Mashal
และ Zeevi (2002) ของคนอื่น ๆ .

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แบบจำลองเมตริกซ์ความแปรปรวนร่วมแบบมีเงื่อนไขเป็นหลักของ financial econometrics ตาม
เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปันส่วนสินทรัพย์ financial เสี่ยง การกำหนดราคาตราสารอนุพันธ์ ใน
autoregressive รุ่น heteroskedasticity แบบมีเงื่อนไข (MGARCH) ในตั้งค่าทั่วไป multivariate
วรรณคดีรวมแบบ BEKK Engle และรเนอร์ (1995), แบบมีเงื่อนไขแบบไดนามิก
รูปแบบความสัมพันธ์ (DCC) โดย Engel (2002), และแบบจำลองความสัมพันธ์ (VC) แตกต่างกัน โดยซื่อ และ
จุ่ย (2002) อย่างไรก็ตาม การประมาณแบบจำลองเหล่านี้ภายใต้ normality ตัวแปรพหุ
อัสสัมชัญ ขณะนี้ถูกปฏิเสธมาก findings ประจักษ์ —
Fama และฝรั่งเศส (1993), ริชาร์ดสัน และ Smith (1993), Longin และ Solnik (2001), Mashal
Zeevi (2002), ในหมู่อื่น ๆ อีกมากมายและ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การสร้างแบบจำลอง Matrix Storage covariance โดยมีเงื่อนไขอยู่ในหลักของ econometrics financial เป็น
ซึ่งจะช่วยเป็นสิ่งสำคัญยิ่งสำหรับการจัดสรรทรัพยากรการบริหารความเสี่ยงและการตั้งราคาซื้อขาย financial
multivariate autoregressive โดยทั่วไปโดยมีเงื่อนไข heteroskedasticity ( mgarch )รุ่นในวรรณคดี
รวมถึงรุ่น bekk โดย engle และ,โครน( 1995 )โดยมีเงื่อนไข
ตามมาตรฐานแบบไดนามิกความสัมพันธ์กัน(หรือ DCC )รุ่นโดย engel ( 2002 )และแตกต่างกันไปความสัมพันธ์(เซนต์วินเซนต์และเกรนาดีนส์)รุ่นโดยขยายขอบเขตและ
Tsui ( 2002 ) แต่ถึงอย่างไรก็ตามรุ่นนี้ได้รับการประมาณการโดย ภายใต้ multivariate ปกติ
ตั้งสมมุติฐานในขณะที่สมมติฐานนี้ได้รับการปฏิเสธในเรื่องของข้อมูลเชิงประจักษ์ findings -
fama และฝรั่งเศส( 1993 ) Richardson และสมิธ( 1993 )และ longin solnik ( 2001 )คือเมืองมาชาลพร้อมกับทุ่งหญ้าเมือง
และ zeevi ( 2002 )ที่อยู่ท่ามกลางคนอื่นๆอีกมากมาย.