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Dynamic Conditional Correlation : A simple class of multivariate GARCH models
Sujet(s): Volatilité, Corrélation
auteur(s): Robert Engle
date : 01 Juillet 2003

La corrélation dynamique est souvent estimée avec des modèles GARCH multivariés qui sont linéaires dans les carrés et produits croisés des données. Une nouvelle classe de modèles multivariés, les modèles à corrélation conditionnelle dynamique, est proposée dans cet article. Les modèles de cette classe ont la souplesse des modèles GARCH et la simplicité des modèles paramétriques pour les corrélations. Ils ne sont pas linéaires ; cependant, l’estimation peut se faire aisément et en deux étapes à l’aide des méthodes de maximum de vraisemblance. Ils sont performants dans plusieurs contextes et fournissent des résultats empiriques raisonnables.

Notre avis

Cet article phare de la modélisation multivariée de la volatilité est incontournable pour toute personne s’intéressant aux corrélations dynamiques. Son succès est dû aux avantages par rapport aux modèles linéaires, ainsi que sa facilité d’estimation. Tout comme le GARCH univarié, ce modèle sert désormais de cadre méthodologique pour plusieurs extensions qui captent différents comportements de la corrélation dans le temps.