1703537307
1703537308
1703537309
这就是广义的非对称DCC模型（AGDCC），这是由Cappiello等学者（2007）提出的。
1703537310
1703537311
DCC模型的计算优势之一是，它们可以使用目标相关系数以取代截距参数的一致估计。在这些情况下，这会变得更加复杂，同时在一些模型中这可能不值得努力。考虑平均的Q为
1703537312
1703537313
1703537314
1703537315
1703537316
如果我们假设Q与相关系数的平均值R相等，则
1703537317
1703537318
1703537319
1703537320
1703537321
1703537322
1703537323
其中，和
1703537324
1703537325
这个方程可以解决任何一组参数值和任何数据集。为了保持式（7-6）中的Q为正定矩阵，那么需要保持Ω为正定矩阵。但是使用极大似然法时，约束需要保持Ω正定是很难界定的，同时可导致数值的困难。Hafner和Franses（2003）以及Hafner和其他学者（2006）提出了如何使矩阵接近正定的建议。
1703537326
1703537327
Cappiello以及其他学者（2007）想检验引入欧元后协方差矩阵是否发生改变。这是一个特定的日期，在这个日期上参数可能已经发生了改变。有几种方法可能改变参数：方差的参数可能已经发生改变，动态参数可能已经发生改变，截距Ω可能已经发生改变。每一个变化都可以表示为引入欧元后设置为1的虚拟变量的交互作用。
1703537328
1703537329
要允许截距出现突变情况，该模型可表示为
1703537330
1703537331
1703537332
1703537333
1703537334
在这种情况下，在事件发生前后需要相关系数矩阵的独立估计和相关系数矩阵中负的一部分。
1703537335
1703537336
此外如果前后的参数是不同的，那么模型可以表示为
1703537337
1703537338
1703537339
1703537340
1703537341
不用说，当提出结构变化时，参数的数目迅速地增加。然而，这些条件子集的检验可以通过相关的方程来实现。
1703537342
1703537343
1703537344
1703537345
1703537346
预见相关性：风险管理新范例 [:1703535725]
1703537347
预见相关性：风险管理新范例 7.2 全球股票和债券回报的相关性估计
1703537348
1703537349
Cappiello等学者（2007）使用的数据是来自FTSE公司的21个国家的全球指数和来自DataStream构建的平均五年期的债券指数。这给出了总共34个资产的收益率。样本包含了1987年1月8日到2002年2月7日总共785个观察值。所有的收益率都是星期四到星期四收盘价格的连续复利，以避免任何的周结束效应（end-of-week effects）。每个资产都是使用贝叶斯信息标准（BIC）选择最优的9个不同的GARCH模型规范来建立的DE-GARCH模型。绝大多数债卷收益率都使用简单的对称GARCH模型，而绝大部分的股票收益率使用对称模型中的一种可以达到最佳。其中最有用的模型是ZGARCH，其次是EGARCH和TARCH模型，如表7-1所示。
1703537350
1703537351
表7-1 GARCH模型的选择（基于非对称模型的用黑体表示）
1703537352
1703537353
1703537354
1703537355
1703537356
对四个不同的相关系数模型进行估计：简单非向量的DCC模型、广义的DCC模型、非对称无向量DCC模型和非对称的广义DCC模型。在这四种模型中，每一个都分别基于相关系数处理的平均值的突变和基于平均值以及该处理的动态参数双突变来估计。结果如表7-2所示。