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”

Estimating asymmetric dynamic distributions in high dimensions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985998%3A_____%2F18%3A00495188" target="_blank" >RIV/67985998:_____/18:00495188 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Estimating asymmetric dynamic distributions in high dimensions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We consider estimation of dynamic joint distributions of large groups of assets. Conventional likelihood functions based on ‘off‐the‐shelf’ distributions quickly become inaccurate as the number of parameters grows. Alternatives based on a fixed number of parameters do not permit sufficient flexibility in modelling asymmetry and dependence. This chapter considers a sequential procedure, where the joint patterns of asymmetry and dependence are unrestricted, yet the method does not suffer from the curse of dimensionality encountered in non‐parametric estimation. We construct a flexible multivariate distribution using tightly parameterized lower‐dimensional distributions coupled by a bivariate copula. This effectively replaces a high‐dimensional parameter space with many simple estimations with few parameters. We provide theoretical motivation for this estimator as a pseudo‐MLE with known asymptotic properties. In an asymmetric GARCH‐type application with regional stock indexes, the procedure provides excellent fit when dimensionality is moderate, and remains operational when the conventional method fails.

  • Název v anglickém jazyce

    Estimating asymmetric dynamic distributions in high dimensions

  • Popis výsledku anglicky

    We consider estimation of dynamic joint distributions of large groups of assets. Conventional likelihood functions based on ‘off‐the‐shelf’ distributions quickly become inaccurate as the number of parameters grows. Alternatives based on a fixed number of parameters do not permit sufficient flexibility in modelling asymmetry and dependence. This chapter considers a sequential procedure, where the joint patterns of asymmetry and dependence are unrestricted, yet the method does not suffer from the curse of dimensionality encountered in non‐parametric estimation. We construct a flexible multivariate distribution using tightly parameterized lower‐dimensional distributions coupled by a bivariate copula. This effectively replaces a high‐dimensional parameter space with many simple estimations with few parameters. We provide theoretical motivation for this estimator as a pseudo‐MLE with known asymptotic properties. In an asymmetric GARCH‐type application with regional stock indexes, the procedure provides excellent fit when dimensionality is moderate, and remains operational when the conventional method fails.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50202 - Applied Economics, Econometrics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Asymmetric dependence in finance: diversification, correlation and portfolio management in market downturns

  • ISBN

    9781119289012

  • Počet stran výsledku

    52

  • Strana od-do

    169-220

  • Počet stran knihy

    296

  • Název nakladatele

    Wiley

  • Místo vydání

    Chichester

  • Kód UT WoS kapitoly