Modelos médios em mudança de volatilidade e matrizes de correlação e covariância

É a correlação da amostra entre X e Y no tempo t. É a covariância ponderada exponencial de amostra entre X e Y no instante t. É a amostra de volatilidade ponderada exponencial para a série temporal X no tempo t. É a volatilidade ponderada exponencial da amostra para a série temporal Y no tempo t. É o fator de suavização usado nos cálculos de volatilidade ponderada exponencial e covariância. Se os conjuntos de dados de entrada não tiverem um significado zero, a função EWXCF Excel remove a média de cada amostra de dados em seu nome. O EWXCF usa a volatilidade do EWMA e as representações EWCOV que não assumem uma volatilidade média (ou covariância) de longo prazo e, portanto, para qualquer horizonte de previsão além de um passo, o EWXCF retorna um valor constante. Referências Hull, John C. Opções, Futuros e Outros Derivados Financial Times Prentice Hall (2003), pp 385-387, ISBN 1-405-886145 Hamilton, J. D. Análise de séries temporais. Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6 Tsay, Ruey S. Análise da série temporária financeira John Wiley amp SONS. (2005), ISBN 0-471-690740 Links relacionados Modelos médios de modificação para volatilidade e correlação e matrizes de covariância Citações citações 5 Referências Referências 4 quot Um modelo de covariância em constante evolução do tempo pode ser aplicado em muitas séries temporais multivariadas, incluindo a análise de volatilidade em finanças 4 e Atividade de EEG em neurologia 5. As abordagens populares para estimar matrizes de covariância variando suavemente incluem o modelo de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) 25 e os modelos de heteroscedasticidade condicional autorregressiva multivariada generalizada (GARCH) 26. O primeiro captura as tendências suavemente variáveis, mas não consegue lidar com falta Dados, e requer séries longas para alcançar uma alta estimativa de precisão 27. quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: A redução da dimensão na análise de séries temporais multivariadas tem amplas aplicações, que vão desde a análise de dados financeiros até a pesquisa biomédica. No entanto, altos níveis de ruído ambiente e várias interferências resultam em sinais não estacionários, o que pode levar a um desempenho ineficiente de métodos convencionais. Neste artigo, propomos uma estrutura de redução de dimensionalidade não linear usando mapas de difusão em um coletor estatístico aprendido, o que dá origem à construção de uma representação de baixa dimensão das séries temporais não-estacionárias de alta dimensão. Mostramos que os mapas de difusão, com kernels de afinidade baseados na divergência de Kullback-Leibler entre as estatísticas locais das amostras, permitem uma aproximação eficiente das distâncias geodésicas em pares. Para construir o colector estatístico, estimamos distribuições paramétricas que evoluem o tempo, criando uma família de modelos generativos bayesianos. A estrutura proposta pode ser aplicada a problemas nos quais as distribuições em evolução do tempo (de dados temporalmente localizados), em vez de as próprias amostras, são conduzidas por um processo subjacente de baixa dimensão. Nós fornecemos metodologias de estimação de parâmetros e redução de dimensionalidade eficientes e aplicamos-nas em duas aplicações: análise de música e previsão de crises epilépticas. Artigo de texto completo Abr 2017 quotin para calcular a correlação de EWMA, a covariância é dividida pela raiz quadrada do produto das duas estimativas de variância de EWMA (Alexander, 2008). Isto é: quot Show abstract Hide abstract RESUMO: Este artigo analisa se os mercados de ações da Europa do Sudeste (SEE) se tornaram mais integrados com os mercados de ações regionais e globais durante os anos 2000. Usando uma variedade de metodologias de co-integração, mostramos que os mercados de ações da SEE não possuem uma relação de longo prazo com suas contrapartes maduras. Isso significa que os mercados SEE podem ser imunizados para choques externos. Nós também modelamos as correlações variáveis ​​do tempo entre esses mercados usando modelos Heteroschedastic condicionais autoregressivos generalizados multivariáveis ​​(MGARCH), bem como a metodologia de media móvel ponderada exponencial (EWMA). Os resultados mostram que as correlações dos mercados de ações do Reino Unido e dos EUA com o mercado do Sudeste da Europa mudam ao longo do tempo. Essas mudanças nas correlações entre nossos mercados de referência e os pares de mercado SEE individuais não são uniformes, embora a evidência de convergência crescente entre a Europa do Sudeste e o mercado de ações desenvolvido seja evidente. Também examinou neste artigo se a estrutura de correlações entre os retornos de índices em diferentes mercados mudou em diferentes fases da crise financeira global de 2007-2009. Em geral, nossos resultados mostram que os benefícios de diversificação ainda são possíveis para os investidores que desejam diversificar sua carteira entre os mercados de ações emergentes emergentes e emergentes. Texto completo Artigo Feb 2017 Francesco Guidi Mehmet Ugur Resumo do resumo Resumo: Os analistas de renda fixa estão acostumados a monitorar alguns rendimentos de referência de forma contínua e fornecendo estimativas pontuais para esses rendimentos, ou para uma combinação deles. No entanto, a otimização das carteiras de renda fixa requer uma previsão precisa de não apenas alguns rendimentos de referência, mas de curvas de rendimento completo. Este capítulo deriva de uma previsão de uma ou mais curvas de rendimento que é consistente com as visualizações de analistas. O modelo baseia-se numa nova aplicação da análise de componentes principais (PCA). Pode ser estendido a outros mercados e não tem restrições sobre o número de variáveis ​​de previsão, nem o número de visualizações. Consideramos exemplos de previsão das curvas de rendimento dos títulos do governo dos EUA, da zona do euro e do Reino Unido, simultaneamente ou não. Capítulo Jan 2018 Jornal eletrônico SSRN Leonardo M. NogueiraEncyclopedia of Financial Models, 3 Volume Set Modelos em mudança média para volatilidade e correlação e Matrizes de covariância CAROL ALEXANDER, PhD Professor de Finanças, Universidade de Sussex Resumo: As volatilidades e correlações dos retornos de um Conjunto de ativos, fatores de risco ou taxas de juros são resumidos em uma matriz de covariância. Esta matriz está no centro da análise de risco e retorno. Ele contém todas as informações necessárias para estimar a volatilidade de uma carteira, simular valores correlacionados para seus fatores de risco, diversificar os investimentos e obter portfólios eficientes que tenham o melhor trade-off entre risco e retorno. Tanto os gerentes de risco como os gerentes de ativos exigem matrizes de covariância que podem incluir muitos ativos ou fatores de risco. Por exemplo, em um sistema global de gerenciamento de riscos de um grande banco internacional, todas as maiores curvas de rendimento, índices de ações, taxas de câmbio e preços de commodities serão abrangidos em uma matriz de covariância dimensional muito grande. As variações e as covariâncias são parâmetros da distribuição conjunta dos retornos dos ativos (ou fator de risco). É importante entender que eles não são observáveis. Eles só podem ser estimados ou previstos no contexto de um modelo. Os modelos de tempo contínuo, usados ​​para preços de opções, geralmente são baseados em processos estocásticos para variância e covariância. Os modelos de tempo discreto, usados ​​para medir o risco do portfólio, baseiam-se em modelos de variáveis ​​temporais e covariância em séries temporais. Em cada caso, só podemos estimar ou prever variância e covariância. O melhor conteúdo para sua carreira. Descubra uma aprendizagem ilimitada sob demanda por cerca de 1 dia.