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Multivariate Markov switching dynamic conditional correlation GARCH representations for contagion analysis

机译:用于传染病分析的多元马尔可夫切换动态条件相关GARCH表示

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摘要

This paper provides an extension of the Dynamic Conditional Correlation model of Engle (2002) by allowing both the unconditional correlation and the parameters to be driven by an unobservable Markov chain. We provide the estimation algorithm and perform an empirical analysis of the contagion phenomenon in which our model is compared to the traditional CCC and DCC representations.
机译:通过允许无条件相关和参数由不可观察的马尔可夫链驱动,本文提供了Engle(2002)动态条件相关模型的扩展。我们提供了估计算法,并对传染现象进行了实证分析,其中我们的模型与传统的CCC和DCC表示进行了比较。

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