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
—