Contents:
- Heavy-Tailed and Nonlinear Continuous-Time ARMA Models for Financial Time Series (P J Brockwell)
- Nonlinear State Space Model Approach to Financial Time Series with Time-Varying Variance (G Kitagawa & S Sato)
- Nonparametric Estimation and Bootstrap for Financial Time Series (J-P Kreiβ)
- A Note on Kernel Estimation in Integrated Time Series (Y-C Xia et al.)
- Stylized Facts on the Temporal and Distributional Properties of Absolute Returns: An Update (C W J Granger et al.)
- Volatility Computed by Time Series Operators at High Frequency (U A Müller)
- Missing Values in ARFIMA Models (W Palma)
- Second Order Tail Effects (C G de Vries)
- Bayesian Estimation of Stochastic Volatility Model via Scale Mixtures Distributions (S T B Choy & C M Chan)
- On a Smooth Transition Double Threshold Model (Y N Lee & W K Li)
- Interval Prediction of Financial Time Series (B Cheng & H Tong)
- A Decision Theoretic Approach to Forecast Evaluation (C W J Granger & M H Pesaran)
- Portfolio Management and Market Risk Quantification Using Neural Networks (J Franke)
- Detecting Structural Changes Using Genetic Programming with an Application to the Greater-China Stock Markets (X B Zhang et al.)
- and other papers
Readership: Researchers in finance, time series analysis, economics and actuarial science, as well as investment bankers, stock market analysts and risk managers.
Płać wygodnie kartą, Klarną, Apple Pay lub Google Pay. Nie jesteś zadowolony? Zawsze masz 14-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy. Więcej przeczytasz w naszych warunkach. Masz pytania? Napisz do nas na hello@memmo.org.
Memmo ułatwia naukę – gdziekolwiek jesteś na świecie. U nas znajdziesz podręczniki i sprytne narzędzia do nauki w jednym miejscu: streszczenia, quizy, podcasty i fiszki. A do tego Ted, Twój kumpel do nauki, który odpowie na wszystko, co Cię nurtuje. Ponad 50 000 studentów już tu się uczy – stworzone, byś uczył się szybciej i mniej stresował.
Może Ci się spodobać
Kup książkę0