This essay collection focuses on the relationship between continuous time models and Autoregressive Conditionally Heteroskedastic (ARCH) models and applications. For the first time, Modelling Stock Market Volatility provides new insights about the links between these two models and new work on practical estimation methods for continuous time models. Featuring the pioneering scholarship of Daniel Nelson, the text presents research about the discrete time model, continuous time limits and optimal filtering of ARCH models, and the specification and estimation of continuous time processes. This work will lead to a rapid growth in their empirical application as they are increasingly subjected to routine specification testing. Key Features * Provides for the first time new insights on the links between continuous time and ARCH models * Collects seminal scholarship by some of the most renowned researchers in finance and econometrics * Captures complex arguments underlying the approximation and proper statistical modelling of continuous time volatility dynamics
ترجمه فارسی (ترجمه ماشینی)
این مجموعه مقاله بر رابطه بین مدلهای زمان پیوسته و مدلها و برنامههای کاربردی خودرگرسیون شرطی ناهمگون (ARCH) تمرکز دارد. برای اولین بار، Modelling Stock Market Volatility بینش جدیدی در مورد پیوندهای بین این دو مدل و کار جدید بر روی روش های تخمین عملی برای مدل های زمان پیوسته ارائه می دهد. این متن با کمک بورس تحصیلی پیشگام دانیل نلسون، تحقیقاتی را در مورد مدل زمان گسسته، محدودیتهای زمانی پیوسته و فیلتر بهینه مدلهای ARCH، و مشخصات و تخمین فرآیندهای زمان پیوسته ارائه میکند. این کار منجر به رشد سریع در کاربرد تجربی آنها می شود زیرا آنها به طور فزاینده ای در معرض آزمایش های معمول مشخصات قرار می گیرند. ویژگیهای کلیدی * برای اولین بار بینشهای جدیدی در مورد پیوندهای بین زمان پیوسته و مدلهای ARCH ارائه میدهد * بورسیههای مهم توسط برخی از مشهورترین محققان در امور مالی و اقتصاد سنجی را جمعآوری میکند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.