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Dynamic Spectral Conditional Correlations
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AI
DOI：10.1093/ectj/utag017.png)
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摘要
En 中文
我们提出了一种新的动态条件相关建模方法。该方法涵盖了所有允许的相关矩阵空间，并且计算效率高。我们从三个方面将我们称为动态谱条件相关（DSCC）的新模型与流行的动态条件相关（DCC）进行比较。首先，我们通过分析证明了正定相关矩阵空间跨度（或覆盖范围）的差异。其次，我们引入了一个通用的数值标准，基于椭圆体的体积，以评估任何波动率模型在填充正定相关矩阵允许空间方面的接近程度。我们使用它来说明这种差距可能有多大：对于三维矩阵，DSCC实现了其全部潜力，其覆盖范围可能是DCC的两倍。第三，我们介绍了DSCC的预测方法，并将其应用于实践。我们构建了包含最多1,000只股票的动态最小方差投资组合，表明在风险相当的情况下，我们能够系统地获得比基于DCC的最佳方法更高的回报，并且具有更稳定的投资组合分配。收益显著，在样本期内几乎使DCC的投资组合价值翻倍。
