Apresenta-se um programa em Python para a estimação dos parâmetros do modelo cDCC(1,1) em alta dimenção utilizando métodos de verossimilhança composta, em particular o estimador MSCLE e o método MacGyver. As funções de verossimilhança e o filtro de correlação condicional foram implementados com base nos programas desenvolvidos por Pakel.