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改進(jìn)MGARCH模型的估計(jì)及其在投資組合中的應(yīng)用 讀者對(duì)象:本書(shū)適合于統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融學(xué)和數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究人員和高校師生閱讀。
當(dāng)研究的資產(chǎn)維度較高、數(shù)據(jù)量較大時(shí),協(xié)方差陣的估計(jì)將面臨維數(shù)詛咒、噪聲影響等諸多挑戰(zhàn),如何有效地對(duì)其進(jìn)行估計(jì)成為統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域中越來(lái)越重要的亟待解決的問(wèn)題。本書(shū)在前人研究的基礎(chǔ)之上,對(duì)DCC、BEKK、CCC及goGARCH等MGARCH模型進(jìn)行了改進(jìn),通過(guò)模擬和實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):改進(jìn)的MGARCH模型明顯提高了高維資產(chǎn)間協(xié)方差陣的估計(jì)效率,并且將其應(yīng)用在投資組合時(shí)可以獲得更高的收益。
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