کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8919483 | 1642891 | 2018 | 41 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Volatility forecasting using global stochastic financial trends extracted from non-synchronous data
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی نوسانات با استفاده از گرایش های مالی تصادفی جهانی از داده های غیر همزمان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
A method based on various linear and nonlinear state space models used to extract global stochastic financial trends (GST) out of non-synchronous financial data is introduced. These models are constructed in order to take advantage of the intraday arrival of closing information coming from different international markets so that volatility description and forecasting is improved. A set of three major asynchronous international stock market indices is considered in order to empirically show that this forecasting scheme is capable of significant performance gains when compared to standard parametric models like the dynamic conditional correlation (DCC) family.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Econometrics and Statistics - Volume 5, January 2018, Pages 67-82
Journal: Econometrics and Statistics - Volume 5, January 2018, Pages 67-82
نویسندگان
Lyudmila Grigoryeva, Juan-Pablo Ortega, Anatoly Peresetsky,