Buch, Englisch, Band 6, 161 Seiten, HC runder Rücken kaschiert, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 442 g
Reihe: Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance
Buch, Englisch, Band 6, 161 Seiten, HC runder Rücken kaschiert, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 442 g
Reihe: Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance
ISBN: 978-1-4020-7519-3
Verlag: Springer US
The intended readers are financial professionals who seek to obtain more accurate volatility forecasts and wish to gain insight about state-of-the-art volatility modelling techniques and their empirical value, and academic researchers and students who are interested in financial market volatility and want to obtain an updated overview of the various methods available in this area.
Zielgruppe
Professional/practitioner
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Internationale Wirtschaft Entwicklungsökonomie & Emerging Markets
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Internationale Wirtschaft Internationaler Handel
- Wirtschaftswissenschaften Finanzsektor & Finanzdienstleistungen Anlagen & Wertpapiere
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
Weitere Infos & Material
1. Introduction.- 2. Asset Return Volatility Models.- 3. The Stochastic Volatility in Mean Model: Empirical evidence from international stock markets.- 4. Forecasting with Volatility Models.- 5. Implied Volatility.- 6. Forecasting the Variability of Stock Index Returns with Stochastic Volatility Models and Implied Volatility.- 7. Stock Index Volatility Forecasting with High Frequency Data.- 8. Conclusions.- Appendices.- A. Estimation of the SVM Model.- A.1 Model.- A.2 Likelihood Evaluation Using Importance Sampling.- A.3 Approximating Gaussian Model Used For Importance Sampling.- A.4 Monte Carlo Evidence of Estimation Procedure.- B. Estimation of the SVX Models.- B.1 The SVX Model in State Space Form.- B.2 Parameter Estimation by Simulated Maximum Likelihood.- B.3 Computational Implementation.- C. Data and Programs.