Prediciendo retornos, volatilidades y correlaciones de índices bursátiles utilizando modelos condicionales multivariados autorregresivos de rango y retorno
Autores: Tan, Shay Kee; Ng, Kok Haur; Chan, Jennifer So-Kuen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Prediciendo retornos, volatilidades y correlaciones de índices bursátiles utilizando modelos condicionales multivariados autorregresivos de rango y retorno
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Papel
Carr multivariante
Mcarr
Activos financieros
Volatilidad
Rendimientos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Este documento extiende el modelo de rango autorregresivo condicional (CARR) al modelo CARR multivariado (MCARR) y luego al modelo MCARR de dos etapas para modelar y predecir volatilidades, correlaciones y rendimientos de múltiples activos financieros.
Descripción
Este documento extiende el modelo de rango autorregresivo condicional (CARR) al modelo CARR multivariado (MCARR) y luego al modelo MCARR de dos etapas para modelar y predecir volatilidades, correlaciones y rendimientos de múltiples activos financieros.