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Econometric Analysis of Financial and Economic Time Series

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Talks about the time varying betas of the capital asset pricing model, analysis of predictive densities of nonlinear models of stock returns, modelling multivariate dynamic correlations, flexible seasonal time series models, estimation of long-memory … weiterlesen
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Produktdetails

Titel: Econometric Analysis of Financial and Economic Time Series

ISBN: 0762312742
EAN: 9780762312740
Part a.
52:B&W 6. 14 x 9. 21in or 234 x 156mm (Royal 8vo) Case Laminate on White w/Gloss Lam.
Sprache: Englisch.
Herausgegeben von Thomas B. Fomby, Dek Terrell
Emerald Group Publishing Limited

1. März 2006 - gebunden - 408 Seiten

Beschreibung

Talks about the time varying betas of the capital asset pricing model, analysis of predictive densities of nonlinear models of stock returns, modelling multivariate dynamic correlations, flexible seasonal time series models, estimation of long-memory time series models, application of the technique of boosting in volatility forecasting, and more.

Inhaltsverzeichnis

Introduction (D. Terrell, T. Fomby). Remarks (R. Engle, C. Granger) Part I: Multivariate volatility models. A flexible dynamic correlation model (D. Baur). A multivariate skew-garch model (G. De Luca, M. Genton, N. Loperfido). Semi-parametric modelling of correlation dynamics (C. Hafner, Dick Van Dijk, P. H. Franses). A multivariate heavy-tailed distribution for arch/garch residuals (D. Politis). A portmanteau test for multivariate garch when the conditional mean is ECM: Theory and empirical applications (C. Y. sin). Part II: highfrequency volatility models. Sampling frequency and window length trade-offs in data-driven volatility estimation: appraising the accuracy of asymptotic approximations (E. Andreou, E. Ghysels). Model-based measurement of actual volatility in highfrequency data (B. Jungacker, s. J. Koopman). Noise reduced realized volatility: a kalman filter approach (J. Owens, D. Steigerwald). Part III: Univariate volatility models. Modeling the asymmetry of stock movements using price ranges (R. Chou). On a simple two-stage closed-form estimator for a stochastic volatility in a general linear regression (J.-M. Dufour, P. Valery). The students t dynamic linear regression: Re-examining volatility modelling (M. Heracleous, a. spanos). arch models for multi-period forecast uncertainty a reality check using a panel of density forecasts (K. Lahiri, F. Liu). Necessary and sufficient restrictions for existence of a unique fourth moment of a univariate garch (P,Q) Process (P. Zadrozny).
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