Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On-line Calibration of the EWMA Models: Simulations and Applications

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F15%3A10312724" target="_blank" >RIV/00216208:11320/15:10312724 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://msed.vse.cz/online" target="_blank" >http://msed.vse.cz/online</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On-line Calibration of the EWMA Models: Simulations and Applications

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The exponentially weighted moving average (EWMA) model is a particular modelling scheme used by RiskMetrics for predicting the current level of volatility of financial time series. It is designed to track changes in volatility by assigning exponentiallydecreasing weights to the observed historical squared financial returns. The applied weighting factors are conventionally prescribed by experts (users), or they are estimated employing standard statistical inference procedures, e.g. the maximum likelihood method. However, it is also possible to consider recursive (sequential or on-line) estimation techniques, which represent numerically effective alternatives to the already established approaches. The aim of this paper is to introduce and study a one-stage self-weighted on-line estimation algorithm appropriate for calibrating the EWMA model. Firstly, its derivation and theoretical properties are briefly outlined and summarized. Secondly, its practical performance is investigated by vari

  • Název v anglickém jazyce

    On-line Calibration of the EWMA Models: Simulations and Applications

  • Popis výsledku anglicky

    The exponentially weighted moving average (EWMA) model is a particular modelling scheme used by RiskMetrics for predicting the current level of volatility of financial time series. It is designed to track changes in volatility by assigning exponentiallydecreasing weights to the observed historical squared financial returns. The applied weighting factors are conventionally prescribed by experts (users), or they are estimated employing standard statistical inference procedures, e.g. the maximum likelihood method. However, it is also possible to consider recursive (sequential or on-line) estimation techniques, which represent numerically effective alternatives to the already established approaches. The aim of this paper is to introduce and study a one-stage self-weighted on-line estimation algorithm appropriate for calibrating the EWMA model. Firstly, its derivation and theoretical properties are briefly outlined and summarized. Secondly, its practical performance is investigated by vari

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GBP402%2F12%2FG097" target="_blank" >GBP402/12/G097: DYME-Dynamické modely v ekonomii</a><br>

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    The 9th International Days of Statistics and Economics: Conference Proceedings

  • ISBN

    978-80-87990-06-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    520-529

  • Název nakladatele

    MELANDRIUM

  • Místo vydání

    Slaný (CZ)

  • Místo konání akce

    Praha (CZ)

  • Datum konání akce

    10. 9. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku