Financial Market Votality Essay

2789 WordsDec 31, 201112 Pages
Translated version of Translated version of LITERATURE REVIEW 123.docx Version traduite de la DOCUMENTAIRE 123.docx LITTERATURE Premier WESSEL MARQUERRING (2005) prévision dépendant du temps des corrélations: une application à rendements boursiers et obligataires En (2005), un article influent paru RING MARQUE Wessel (2005), dans lequel variant dans le temps des corrélations modélisé prédictions des rendements boursiers et obligataires. Cet article est basé sur l'idée que le portefeuille optimal sur la relation entre le niveau prédit, une meilleure évaluation du résultat dépend de corrélations variant dans le temps supérieure aux décisions d'investissement. Le développement de modèles GARCH multivariés représentent une avancée majeure dans la modélisation de la variable dans le temps des corrélations. Cet article analyse les interactions intertemporelle des marchés boursiers et obligataires retourne. Les données comprennent les rendements quotidiens excédentaire sur un prêt à court terme de la caution de 1 an du Trésor, un des liens à long terme du gouvernement (10 ans), le Standard and Poors (S & P) 500 et l'indice Nasdaq implique. Les données sur le marché obligataire ont été obtenus à partir de la Federal Reserve Bank de Chicago, tandis que les données sur le S & P 500 et NASDAQ index de Datastream et l'Association nationale des courtiers en valeurs mobilières Inc et a été fourni. Les données pour la quatrième période Janvier 1982-1931 Août 2001 comprenaient, de clustering: rendements élevés ont tendance à porter des rendements élevés (soit signer) sera suivie. L'attrait et le succès empirique des modèles GARCH, c'est qu'ils sont capables d'expliquer, dans une large mesure du comportement de clustering volatilité des rendements des actifs. Pour améliorer la convergence, un choix judicieux des valeurs de départ est important. Nous utilisons les

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