Основной контент книги Модель обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности с переменной премией за риск
Text PDF

Umfang 17 seiten

2010 Jahr

0+

Модель обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности с переменной премией за риск

Nicht zum Verkauf

Über das Buch

Применение метода ОАРУГ-в-среднем (GARCH-in-mean model) при исследовании модели для доходности позволяет учитывать переменную дисперсию, что дает возможность описывать премию за риск во временных рядах финансовых данных. В статье предложена некоторая модификация этой модели, обеспечивающая более гибкий способ описания премии за риск. Представлены спецификация модели, критерии для проверки гипотез и конкретное приложение к биржевым индексам нескольких азиатских торговых площадок. Полученные результаты свидетельствуют о том, что предложенная модель может быть предпочтительнее обычной ОАРУГ-в-среднем.

Andere Versionen

1 Buch ab 1,76 €
Einloggen, um das Buch zu bewerten und eine Bewertung zu hinterlassen
Buch О. Е. Цацуры «Модель обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности с переменной премией за риск» — als pdf herunterladen oder online lesen. Hinterlassen Sie Kommentare und Bewertungen, stimmen Sie für Ihre Favoriten.
Altersbeschränkung:
0+
Veröffentlichungsdatum auf Litres:
30 Januar 2013
Schreibdatum:
2010
Umfang:
17 S.
Gesamtgröße:
622 КБ
Gesamtanzahl der Seiten:
17
Rechteinhaber:
Синергия
Download-Format:
Audio
Durchschnittsbewertung 4,2 basierend auf 801 Bewertungen
Text, audioformat verfügbar
Durchschnittsbewertung 4,8 basierend auf 57 Bewertungen
Text, audioformat verfügbar
Durchschnittsbewertung 4,7 basierend auf 509 Bewertungen
Entwurf, audioformat verfügbar
Durchschnittsbewertung 4,8 basierend auf 104 Bewertungen
Audio
Durchschnittsbewertung 4,6 basierend auf 908 Bewertungen
Text, audioformat verfügbar
Durchschnittsbewertung 4,9 basierend auf 229 Bewertungen
Entwurf
Durchschnittsbewertung 4,5 basierend auf 35 Bewertungen
Audio
Durchschnittsbewertung 4,7 basierend auf 1892 Bewertungen
Text
Durchschnittsbewertung 4,3 basierend auf 151 Bewertungen