Statistical Inference in Multifractal Random Walk Models for Financial Time Series (PDF)
(Sprache: Englisch)
The dynamics of financial returns varies with the return period, from high-frequency data to daily, quarterly or annual data. Multifractal Random Walk models can capture the statistical relation between returns and return periods, thus facilitating a more...
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Produktinformationen zu „Statistical Inference in Multifractal Random Walk Models for Financial Time Series (PDF)“
The dynamics of financial returns varies with the return period, from high-frequency data to daily, quarterly or annual data. Multifractal Random Walk models can capture the statistical relation between returns and return periods, thus facilitating a more accurate representation of real price changes. This book provides a generalized method of moments estimation technique for the model parameters with enhanced performance in finite samples, and a novel testing procedure for multifractality. The resource-efficient computer-based manipulation of large datasets is a typical challenge in finance. In this connection, this book also proposes a new algorithm for the computation of heteroscedasticity and autocorrelation consistent (HAC) covariance matrix estimators that can cope with large datasets.
Autoren-Porträt von Cristina Sattarhoff
Cristina Sattarhoff holds a Diploma in Business Administration from the University of Hamburg. From 2005 to 2010 she worked as a research assistant at the Institute of Statistics and Econometrics of the University of Hamburg and received her PhD in Economics.
Bibliographische Angaben
- Autor: Cristina Sattarhoff
- 2012, Englisch
- Verlag: Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften
- ISBN-10: 365300795X
- ISBN-13: 9783653007954
- Erscheinungsdatum: 13.07.2012
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 5.96 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
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