Matrizes De Média Móvel Para A Volatilidade E Correlação E Covariância

Um modelo de covariância que evolui no tempo pode ser aplicado a muitas séries temporais multivariadas, incluindo a análise de volatilidade em finanças 4 ea atividade de EEG na neurologia 5. As abordagens populares para estimar suavemente Variando matrizes de covariância incluem a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) modelo 25 e multivariada generalizada autorregressiva condicional heterocedasticidade (GARCH) modelos 26. O primeiro capta as tendências suavemente variando, mas não lida com dados em falta, e exige longas séries para alcançar alta precisão estimativa RESUMO: A redução da dimensionalidade na análise de séries temporais multivariadas tem amplas aplicações, desde a análise de dados financeiros até a pesquisa biomédica. No entanto, níveis elevados de ruído ambiente e várias interferências resultam em sinais não estacionários, o que pode levar a um desempenho ineficiente dos métodos convencionais. Neste artigo, propomos uma estrutura de redução de dimensionalidade não linear usando mapas de difusão em um manifesto coletivo estatístico, o que dá origem à construção de uma representação de baixa dimensão das séries temporais não-estacionárias de alta dimensão. Mostramos que mapas de difusão, com núcleos de afinidade baseados na divergência de Kullback-Leibler entre as estatísticas locais das amostras, permitem uma aproximação eficiente das distâncias geodésicas em pares. Para construir o múltiplo estatístico, estimamos as distribuições paramétricas evoluindo no tempo projetando uma família de modelos geradores bayesianos. O quadro proposto pode ser aplicado a problemas em que as distribuições em evolução temporal (de dados temporalmente localizados), em vez das próprias amostras, são conduzidas por um processo subjacente de baixa dimensão. Oferecemos metodologias eficientes de estimação de parâmetros e redução de dimensionalidade, aplicando-os a duas aplicações: análise de música e previsão epiléptica-convulsiva. Para calcular a correlação de EWMA, a covariância é dividida pela raiz quadrada do produto das duas estimativas de variância de EWMA (Alexander, 2008). Este artigo analisa se os mercados de ações da Europa do Sudeste (SEE) se tornaram mais integrados aos mercados de ações regionais e globais durante os anos 2000. Usando uma variedade de metodologias de co-integração, mostramos que os mercados de ações SEE não têm um relacionamento de longo prazo com suas contrapartes maduras. Isto significa que os mercados SEE podem ser imunizados a choques externos. Também modelamos as correlações variáveis ​​no tempo entre esses mercados usando modelos de Heteroschedastic Condicional Autoregressivo Generalizado (MGARCH) Multivariados, bem como a metodologia de Média Móvel Ponderada Exponencial (EWMA). Os resultados mostram que as correlações dos mercados de ações do Reino Unido e dos EUA com o mercado da Europa do Sudeste mudam ao longo do tempo. Essas mudanças nas correlações entre os mercados de referência e os pares de mercado SEE individuais não são uniformes, embora a evidência da crescente convergência entre a Europa do Sudeste eo mercado de ações desenvolvido seja evidente. Também examinamos neste trabalho se a estrutura das correlações entre retornos de índices em diferentes mercados mudou em diferentes fases da crise financeira global 2007-2009. Em geral, nossos resultados mostram que os benefícios de diversificação ainda são possíveis para os investidores que desejam diversificar sua carteira entre mercados de ações emergentes e desenvolvidos. Os analistas de renda fixa estão acostumados a monitorar alguns rendimentos de referência em uma base contínua e fornecendo estimativas pontuais para esses rendimentos ou para uma combinação deles. No entanto, a otimização de carteiras de renda fixa exige uma previsão precisa não apenas de alguns rendimentos de referência, mas de curvas de rendimento completas. Este capítulo deriva uma previsão de uma ou mais curvas de rendimento que é consistente com os pontos de vista dos analistas. O modelo é baseado em uma nova aplicação de análise de componentes principais (PCA). Ele pode ser estendido a outros mercados e não tem restrições quanto ao número de variáveis ​​de previsão, ou o número de visualizações. Consideramos exemplos de previsão simultânea ou não das curvas de rendimento das obrigações de dívida pública dos EUA, da Zona Euro e do Reino Unido. Capítulo Jan 2010 Revista Eletrônica SSRN Leonardo M. NogueiraMovendo Modelos Médios de Volatilidade e Correlação e Matrizes de Covariância por Frank J. Fabozzi Modelos de Média Móvel para Volatilidade e Correlação e Matrizes de Covariância CAROL ALEXANDER, PhD Professor de Finanças da Universidade de Sussex Volatilidades e correlações dos retornos de um conjunto de ativos, fatores de risco ou taxas de juros são resumidos em uma matriz de covariância. Essa matriz está no cerne da análise de risco e retorno. Contém todas as informações necessárias para estimar a volatilidade de uma carteira, simular valores correlacionados para seus fatores de risco, diversificar investimentos e obter portfólios eficientes que tenham o trade-off ótimo entre risco e retorno. Tanto os gerentes de risco quanto os gestores de ativos precisam de matrizes de covariância que podem incluir muitos ativos ou fatores de risco. Por exemplo, num sistema global de gestão de risco de um grande banco internacional, todas as principais curvas de rendimento, índices de acções, taxas de câmbio e preços das matérias-primas serão abrangidas numa matriz de covariância dimensional muito grande. As variâncias e covariâncias são parâmetros da distribuição conjunta dos retornos de ativos (ou fatores de risco). É importante entender que eles são inobserváveis. Eles só podem ser estimados ou previstos dentro do contexto de um modelo. Modelos de tempo contínuo, usados ​​para o preço de opção, são freqüentemente baseados em processos estocásticos para a variância e covariância. Os modelos de tempo discreto, usados ​​para medir o risco de carteira, são baseados em modelos de séries temporais de variância e covariância. Em cada caso, só podemos estimar ou prever variação e covariância. Com o Safari, você aprende como aprende melhor. Obtenha acesso ilimitado a vídeos, treinamento online ao vivo, caminhos de aprendizagem, livros, tutoriais interativos e muito mais. Nenhum modelo de cartão de crédito requerido Modelos médios de volatilidade e correlação, e matrizes de covariância por Frank J. Fabozzi Modelos de média móvel para a volatilidade e correlação e matrizes de covariância CAROL ALEXANDER, PhD Professor de Finanças, Universidade de Sussex Resumo: As volatilidades e correlações dos retornos Em um conjunto de ativos, fatores de risco ou taxas de juros são resumidos em uma matriz de covariância. Essa matriz está no cerne da análise de risco e retorno. Contém todas as informações necessárias para estimar a volatilidade de uma carteira, simular valores correlacionados para seus fatores de risco, diversificar investimentos e obter portfólios eficientes que tenham o trade-off ótimo entre risco e retorno. Tanto os gerentes de risco quanto os gestores de ativos precisam de matrizes de covariância que podem incluir muitos ativos ou fatores de risco. Por exemplo, num sistema global de gestão de risco de um grande banco internacional, todas as principais curvas de rendimento, índices de acções, taxas de câmbio e preços das matérias-primas serão abrangidas numa matriz de covariância dimensional muito grande. As variâncias e covariâncias são parâmetros da distribuição conjunta dos retornos de ativos (ou fatores de risco). É importante entender que eles são inobserváveis. Eles só podem ser estimados ou previstos dentro do contexto de um modelo. Modelos de tempo contínuo, usados ​​para o preço de opção, são freqüentemente baseados em processos estocásticos para a variância e covariância. Os modelos de tempo discreto, usados ​​para medir o risco de carteira, são baseados em modelos de séries temporais de variância e covariância. Em cada caso, só podemos estimar ou prever variação e covariância. Encontrar a informação exata que você precisa para resolver um problema na mosca, ou ir mais fundo para dominar as tecnologias e habilidades que você precisa para ter sucesso Nenhum cartão de crédito requiredEncyclopedia of Financial Models, 3 Volume Set Uma referência essencial dedicada a uma ampla gama de modelos financeiros, Problemas na modelagem financeira e ferramentas matemáticas e estatísticas para modelagem financeira A necessidade de uma cobertura séria da modelagem financeira nunca foi maior, especialmente com o tamanho, a diversidade e a eficiência dos mercados de capital modernos. Com isso em mente, a Enciclopédia de Modelos Financeiros. 3 Volume Set foi criado para ajudar um amplo espectro de indivíduos que vão desde profissionais de finanças a acadêmicos e estudantes, compreendendo a modelagem financeira e fazendo uso dos vários modelos atualmente disponíveis. Incorporando a pesquisa oportuna ea análise detalhada, a enciclopédia dos modelos financeiros é um conjunto 3-Volume informativo que cubra modelos estabelecidos e de ponta e discuta suas aplicações do mundo real. Editado por Frank Fabozzi, este conjunto inclui contribuições de especialistas financeiros globais, bem como acadêmicos com vasta experiência de consultoria neste campo. Organizado alfabeticamente por categoria, este recurso confiável consiste em três volumes separados e 127 entradas151 que tocam em tudo, desde preços de ativos e modelos de avaliação de títulos a modelos de custo de negociação e volatilidade151e fornece aos leitores uma compreensão equilibrada do mundo dinâmico de hoje da modelagem financeira. Frank Fabozzi acompanha o seu bem sucedido Handbook of Finance com outro importante trabalho de referência, a Enciclopédia de Modelos Financeiros abrange as duas principais áreas tópicas: avaliação de ativos para dinheiro e instrumentos derivativos e modelagem de portfólio Fabozzi explora as ferramentas de fundo crítico de matemática, Estatísticas e operações de pesquisa necessárias para entender esses complexos modelos Organizado alfabeticamente por categoria, este livro oferece aos leitores acesso fácil e rápido a tópicos específicos classificados por uma categoria aplicável entre eles Alocação de Ativos, Modelagem de Risco de Crédito, Ferramentas Estatísticas Os modelos financeiros se tornaram cada vez mais comuns, Bem como complexo. Eles são essenciais em uma ampla gama de esforços financeiros, e este Set 3-Volume vai ajudar a colocá-los em perspectiva.