نتایج جستجو برای: مدلهای garch
تعداد نتایج: 9132 فیلتر نتایج به سال:
This brief note offers an explicit algorithm for a multivariate GARCH model, called PC-GARCH, that requires only univariate GARCH estimation. It is suitable for problems with hundreds or even thousands of variables. PC-GARCH is compared to two other techniques of getting multivariate GARCH using univariate estimates.
امروزه پردازش سیگنالهای آرایه ای به یک حوزه فعال تحقیقاتی و مهندسی تبدیل شده است و کاربردهای زیادی در رادار، سونار، جهت یابی سیگنال، ستاره شناسی رادیویی، زلزله شناسی و روش های تشخیص پزشکی و درمانی دارد. جهت یابی سیگنال های صوتی زیر آب توسط هایدروفن ها نیز یکی از کاربردهای مهم پردازش سیگنال آرایه ای است. در این راستا، تعیین مدل آماری نویز محیطی نقش مهمی دارد. از آن جایی که کانال مخابراتی زیر آب ...
مدل سازی نوسانات بازده از منظر اقتصاددانان و نیز کارپردازان علوم مالی به لحاظ موارد استفاده ی آن در پیش بینی بازده سهام، از اهمیت بالایی برخوردار است. مدل های خانواده ی garch در کاربرد بسیار مفید هستند زیرا برازش آن ها می تواند برای پیش بینی های تجربی آینده مانند پیش بینی نوسانات خوشه ای به کار روند. همچنین پیش بینی ها در مدیریت ریسک مالی بسیار مهم اند. اگر برای ساختن بازه های اطمینان پارامتره...
We propose a new model for volatility forecasting which combines the Generalized Dynamic Factor Model (GDFM) and the GARCH model. The GDFM, applied to a large number of series, captures the multivariate information and disentangles the common and the idiosyncratic part of each series of returns. In this financial analysis, both these components are modeled as a GARCH. We compare GDFM+GARCH and ...
The autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models take the dependency of the conditional second moments. The idea behind ARCH/GARCH model is quite intuitive. For ARCH models, past squared innovations describes the present squared volatility. For GARCH models, both squared innovations and the past squared volatil...
Nowadays many researchers use GARCH models to generate volatility forecasts. However, it is well known that volatility persistence, as indicated by the sum of the two parameters G1 and A1[1], in GARCH models is usually too high. Since volatility forecasts in GARCH models are based on these two parameters, this may lead to poor volatility forecasts. It has long been argued that this high persist...
Since ARCH and GARCH models are presented, more and more authors are interested in the study of volatilities in financial markets with GARCH models. Method for estimating the coefficients of GARCH models is mainly the maximum likelihood estimation. Now we consider another method—MCMC method to substitute for maximum likelihood estimation method. Then we compare three GARCH models based on it. M...
This paper used different copula-based GARCH models (Copula-GARCH model and Copula-GJR-GARCH model) to analyze the dependence structure among gold price, stock price index of gold mining companies and Shanghai Composite Index in China. The empirical results found that the suitable margins were skew-t distribution, and the GJR-GARCH marginal distribution had better explanatory ability than the G...
بر خلاف واریانس که قدرت تفکیک انحرافات مثبت و منفی راندارد، مقدار در معرض خطر معیار مناسبی برای محاسبه ریسکهای مالی به شمار میرود که ریسکهای منفی و واقعی را تبیین نموده و از آن میتوان برای برآورد ریسکهای احتمالی یک شرکت بیمه استفاده کرد. از سوی دیگر بررسی توزیع خسارتها، به مدیران ریسک مالی کمک کند تا بهتر بتوانند در مورد تخصیص سرمایه تصمیم بگیرند. در این مقاله کارایی نظریه مقدار کرانگی...
نحوه ارتباط میان ریسک و نرخ بازده، اصلی ترین موضوع در مبحث سرمایه گذاری است . برای بررسی این رابطه می توان از مدلهای اقتصادسنجی مختلفی استفاده کرد. در مطالعات اخیر از برخی مدلهای اقتصادسنجی که تحت عنوان کلی garch-m شناخته می شود استفاده شده است . این مدلها به سبب ارتباطی که میان میانگین یک متغیر(نرخ بازگشت ) و واریانس متغیر(ریسک ) برقرار می کند، مورد توجه قرار گرفته اند. در این پایان نامه با اس...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید