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仍然需要确定式（11-3）中估计参数的标准差。当然，并没有识别第一步估计值的传统估计方法很可能会过度估计了这些参数的准确性？我们接下来将会讨论。
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预见相关性：风险管理新范例 [:1703535738]
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预见相关性：风险管理新范例 11.2 相关系数定向
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在DCC模型中，相关系数定向应用于均值回复模型的估计中。然而它只是一种近似估计，因为估计方程式是非线性的。式（4-36）显示
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并且由所有时期假设为大写T间求平均数
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其中S是标准化残差的样本协方差矩阵，因为全部变量都经波动率调整并且方差等于1。如果我们也假设
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那么
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这就被称为“相关系数定向”或者称为“一阶相关系数定向”。
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经常可以观察到，尤其是在真实数据或者模拟过程中，α中存在着一种向下的偏误。这可能来自于式（11-6）的假设。
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一个更好的近似，我们或许可以称之为“二阶相关系数定向”，可以由下式推导得出。可计算的相关系数矩阵Rt有下式给出
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并且它的平均数可以定义为
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由于R的定义具有非线性，R的均值不同于Q的均值。我们可以得出R的期望即是期望的非条件相关系数，S：
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当T→∞时，概率间的差距收敛于0，如下式
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