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Enhancing high-dimensional dynamic conditional angular correlation model based on GARCH family models: Comparative performance analysis for portfolio optimization
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DOI：10.1016/j.frl.2025.106808.png)
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摘要
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在本文中，我们通过几种有影响力的GARCH族模型，提出了动态条件角相关框架的一种新颖扩展。该扩展旨在提高捕捉波动率动态的精度，并拓宽其在不同市场条件下的适用性。此外，我们基于真实金融数据进行了基于股票投资组合优化的应用，以评估和比较不同扩展模型产生的动态相关矩阵的估计性能。这些实验表明，分数整合GARCH模型中的动态条件角相关在具有长期记忆特性的市场中表现出显著优势，能够有效捕捉持续性波动率。
Keyword:
Covariance matrix estimation
Dynamic conditional correlation
Dynamic conditional angular correlation
GARCH family models
Portfolio optimization
期刊
IF:
6.9
论文数:
9.0K
被引数:
2.8W
机构
暂无机构信息
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