Temat: volatility forecasting - Katalog Bibliotek Uniwersytetu Śląskiego i Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: GARCH CLASS MODELS PERFORMANCE IN CONTEXT OF HIGH MARKET VOLATILITY
Autorzy:: Małecka, Marta
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: nonlinear GARCH
volatility forecasting
forecast error; Pokaż więcej
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 3, 302
0208-6018
2353-7663
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Realized Volatility Versus GARCH and Stochastic Volatility Models. The Evidence from the WIG20 Index and the EUR/PLN Foreign Exchange Market
Zmienność zrealizowana wobec modeli GARCH i modeli zmienności stochastycznej na polskim rynku kapitałowym
Autorzy:: Będowska-Sójka, Barbara
Kliber, Agata
Data publikacji:: 2010-12-31
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: realizded volatility
SV
GARCH
volatility forecasting
zmienność zrealizowana
prognozowanie zmienności; Pokaż więcej
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2010, 57, 4; 105-127
0033-2372
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Comparison of intraday volatility forecasting models for polish equities
Autorzy:: Sokalska, Magdalena
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:: forecasting volatility
ARCH
intraday equity returns; Pokaż więcej
Źródło:: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2012, 13, 2; 107-124
2082-792X
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Modelling and Forecasting WIG20 Daily Returns
Autorzy:: Amado, Cristina
Silvennoinen, Annastiina
Teräsvirta, Timo
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: autoregressive conditional heteroskedasticity
forecasting volatility
modelling volatility
multiplicative time-varying GARCH
smooth transition; Pokaż więcej
Źródło:: Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2017, 3; 173-200
2080-0886
2080-119X
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Modelling and forecasting monthly Brent crude oil prices: a long memory and volatility approach
Autorzy:: AlـGounmeein, Remal Shaher
Ismail, Mohd Tahir
Data publikacji:: 2021-03-03
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: ARFIMA
volatility
fGARCH
sGARCH
modelling and forecasting
hybrid model; Pokaż więcej
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2021, 22, 1; 29-54
1234-7655
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Bayesian Pricing of an European Call Option Using a GARCH Model with Asymmetries
Bayesowska wycena europejskiej opcji kupna z wykorzystaniem modelu GARCH z asymetriami
Autorzy:: Osiewalski, Jacek
Pipień, Mateusz
Data publikacji:: 2004
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: Bayesian inference
financial econometrics
volatility models
forecasting
derivative pricing; Pokaż więcej
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 177
0208-6018
2353-7663
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Exploring Asymmetric GARCH Models for Predicting Indian Base Metal Price Volatility
Autorzy:: Kumar, Arya
Sahoo, Jyotirmayee
Sahoo, Jyotsnarani
Nanda, Subhashree
Debyani, Devi
Data publikacji:: 2024-05-31
Wydawca:: Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Tematy:: Volatility
asymmetric GARCH
Base Metal
forecasting
Sustainability; Pokaż więcej
Źródło:: Folia Oeconomica Stetinensia; 2024, 24, 1; 105-123
1730-4237
1898-0198
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Forecasting currency covariances using machine learning tree-based algorithms with low and high prices
Autorzy:: Bejger, Sylwester
Fiszeder, Piotr
Data publikacji:: 2021-12-30
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: machine learning
tree-based ensembles
volatility models
high-low range
covariance forecasting; Pokaż więcej
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2021, 68, 3; 1-15
0033-2372
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Informacja