https://zbmath.org/atom/cc/62P05 2024-04-15T15:10:58.286558Z 未知作者 Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.62031 2024-04-15T15:10:58.286558Z “尤斯拉·巴卡利” https://zbmath.org/authors/？q=ai:bakkali.youssra “穆罕默德·默兹奎伊” https://zbmath.org/authors/？q=ai:el-默兹吉乌伊·姆哈米德 阿卜杜勒哈迪·阿卡里夫 https://zbmath.org/authors/？q=ai:akharif.abdelhadi “阿兹曼尼，阿卜杜拉” https://zbmath.org/authors/？q=ai:azmani.abdellah 概述：波动率预测是风险管理、资产配置、期权定价和金融市场交易所必需的。它可以通过使用各种时间序列预测技术和人工神经网络（ANN）来实现。目前的研究重点是利用高频数据对股市指数进行建模和预测。最近的一个高频波动率模型被称为Realized GARCH（RGARCH）模型，其中的关键特征是一个将已实现的度量与收益的条件方差联系起来的方程。该等式包含了对冲击的不对称反应，提供了市场动态的高度灵活表示。本文提出了一种混合模型，其中ANN和RGARCH用于预测股票收益波动。该模型是通过将使用RGARCH计算的预测已实现波动率（RV）输入ANN而建立的。使用Granger因果关系检验来选择ANN的输入变量，以减少噪声，该噪声将影响预测系统，并且可能由与股市波动率没有统计联系的输入变量产生。结果表明，根据RMSE和相关系数，基于递归神经网络（RNN）的混合模型在样本外评估方面优于RGARCH和HAR型模型。 https://zbmath.org/1530.62032 2024-04-15T15:10:58.286558Z “Josaphat，Bony Parulian” https://zbmath.org/authors/？q=ai:josaphat.bony-小行星的 摘要：一个广为人知的风险度量是尾部价值风险（TVaR），它是超过价值风险（VaR）的随机风险值的平均值。TVaR的这一经典风险度量没有考虑可能对目标风险产生影响的另一随机风险（相关风险）的超额。Copula函数表达了一种表示随机变量依赖结构的方法，并已用于创建依赖尾风险值（DTVaR）的风险度量。将copula引入ARMA-GJR-GARCH模型的预测函数中，提出了一种新的方法，称为ARMA-GJR-GARCH-copula和Monte Carlo方法，用于计算相关能源风险的DTVaR。这项工作展示了ARMA-GJR-GARCH-copula模型在预测与WTI原油能源风险相关的NYH汽油和取暖油能源风险的DTVaR中的实现。实证结果表明，与MA-GJR-GARCH-Clayton copula相比，更简单的GARCH-Layton copula在预测汽油能源风险DTVaR方面更为有效。另一方面，较复杂的MA-GJR-GARCH-Frank copula对热油能源风险的DTVaR预测效果更好。在这种情况下，能源行业市场参与者应该投资于取暖油，因为取暖油的DTVaR预测比汽油更准确。 https://zbmath.org/1530.62033 2024-04-15T15:10:58.286558Z “宋玉萍” https://zbmath.org/authors/？q=ai:song.yuping “蔡春春” https://zbmath.org/authors/？q=ai:cai.chunchun “毛、慧觉” https://zbmath.org/authors/？q=ai:mao.huijue “朱，敏” https://zbmath.org/authors/？q=ai:zhu.min.4 摘要：提出了带跳扩散模型中扩散参数的自加权分位数回归估计。得到了基本估计的一致性。此外，通过Monte-Carlo模拟研究和实证分析，验证了较好的有限样本特性。 https://zbmath.org/1530.62034 2024-04-15T15:10:58.286558Z “张晓初” https://zbmath.org/authors/？q=ai:zhang.xiaochu “弗雷，罗伯特” https://zbmath.org/authors/？q=ai:frey.robert-j个 “好，吉米” https://zbmath.org/authors/？q=ai:goode.jimmie （无摘要） https://zbmath.org/1530.91005 2024-04-15T15:10:58.286558Z “谢赫，克里斯托夫” https://zbmath.org/authors/？q=ai:scheuch.christoph “沃伊格特·斯特凡” https://zbmath.org/authors/？q=ai:voigt.stefan “韦斯，帕特里克” https://zbmath.org/authors/？q=ai:weiss.patrick 出版商描述：这本教科书展示了如何将金融和计量经济学的理论概念引入数据。以R编码和数据分析为重点，我们展示了如何从头开始进行实证金融研究。我们首先介绍整洁数据的概念和使用tidyverse系列R包的编码原理。提供代码是为了准备通用的开源和专有金融数据源（CRSP、Compustat、Mergent FISD、TRACE）并将其组织到数据库中。我们在所有后续章节中重复使用这些数据，并尽可能保持自包含。实证应用范围包括实证资产定价的关键概念（贝塔估计、投资组合分类、绩效分析、法玛-弗伦奇因子）建模和机器学习应用（固定效应估计、聚类标准误差、差分-微分估计、岭回归、拉索、弹性网、随机森林、神经网络）和投资组合优化技术。集锦\开始{itemize}\项目[1]关于金融中最重要的应用和方法的自带章节，可以很容易地用于读者的研究或作为经验金融课程的参考。\每一章都是可复制的，因为读者可以通过简单地复制和粘贴我们提供的代码来复制每一个图形、表格或数字。\项目[3]基于整洁原则的tidymodels对机器学习的全面介绍，展示了因子选择和期权定价如何从机器学习方法中受益。\第[4]条关于访问和管理财务数据的第2章显示了如何检索和准备最重要的数据集财务经济学：CRSP和Compustat。本章还详细解释了最相关的数据特征。\项目[5]每章提供基于既定讲座和课堂的练习，旨在帮助学生深入挖掘。这些练习可以用于自学，也可以作为教学练习的灵感来源。\结束{itemize} https://zbmath.org/1530.91007 2024-04-15T15:10:58.286558Z 出版商描述：计算金融和商业分析的最新进展全面概述了这一动态领域的前沿进展。通过采用计算金融和商业分析，组织可以在日益数据驱动和复杂的商业环境中获得竞争优势。本书探讨了这一快速发展领域的最新发展和突破，全面概述了计算金融和商业分析的当前状态。它涵盖了该领域的以下维度：\开始{itemize}\项目业务分析\项目财务分析\项目人力资源分析\项目营销分析\结束{itemize}本卷的文章不会单独编入索引。 https://zbmath.org/1530.91550 2024-04-15T15:10:58.286558Z “李，陈” https://zbmath.org/authors/？q=ai:li.chen.1|李晨3 “李鹏涛” https://zbmath.org/authors/？q=ai:li.pengtao（中文） “张艺伦” https://zbmath.org/authors/？q=ai:zhang.yilun 摘要：本研究提出了基于delta序列的即期波动率估计量的一致收敛速度。基于核和Fourier的估值器就是这种估值器的示例。作为主要结果的应用，我们还提出了基于核和Fourier的即期波动率估计的一致收敛速度。 https://zbmath.org/1530.91560 2024-04-15T15:10:58.286558Z “张耀杰” https://zbmath.org/authors/？q=ai:张耀杰 “何孟熙” https://zbmath.org/authors/？q=ai:he.mengxi “赵宇奇” https://zbmath.org/authors/？q=ai:zhao.yuqi.1 “好，先锋” https://zbmath.org/authors/？q=ai:hao.sianfeng 摘要：本文引入了一种非对称稳健加权最小二乘（ARLS）方法，以改进异质自回归模型对已实现波动率的预测性能。ARLS方法通过向下加权极值观测值来限制异常值对估计参数的不利影响。与现有的稳健回归方法相比，我们的模型使用一类核函数进一步考虑了异常值的不对称性。样本外结果表明，ARLS方法可以更准确地预测标准普尔500指数在统计和经济意义上的实际波动率。该模型考虑了异常值的不对称性，在各种稳健回归竞争对手中取得了优异的性能。其他国际股市的预测也有所改善。更重要的是，ARLS模型的预测能力来源于偏差较小、效率更高的参数估计。{\copyright}2023经济研究公报董事会和John Wiley Sons Ltd。 https://zbmath.org/1530.91561 2024-04-15T15:10:58.286558Z “巴赫拉姆·阿德兰吉” https://zbmath.org/authors/？q=ai:adrangi.bahram “查特拉斯，阿琼” https://zbmath.org/authors/？q=ai:chatrath.arjun网址 “拉菲，坎比兹” https://zbmath.org/authors/？q=ai:raffie.kambiz 摘要：我们评估了2000年至2018年期间标准普尔500指数（S&P 500）的依赖于市场的波动性、经济政策的不确定性、标准普尔500的牛市和熊市情绪价差（bb）以及芝加哥期权交易所（Chicago Board Options Exchange）的波动性指数（VIX）之间的关系。我们从双协变量GARCH-MIDAS（GM）方法、制度转换马尔可夫链和分位数回归得出的结果表明，已实现波动率和情绪的关联在高波动率和低波动率制度之间存在差异，并取决于投资者对这些制度下市场不确定性事件的敏感性。研究结果表明，这些指标在波动性预测中可能没有用处，特别是在高波动率制度下。{\copyright}2023经济研究公报董事会和John Wiley Sons Ltd。 https://zbmath.org/1530.91594 2024-04-15T15:10:58.286558Z “Tomczak，卡米拉” https://zbmath.org/authors/？q=ai:tomczak.kamila 摘要：本文的目的是确定导致2007-2008年危机在10个发达欧盟国家发展和传播的主要因素。为了实现这一目标，研究了贸易和金融联系、美国和欧盟国家的危机传染以及各国的内部和外部经济脆弱性。本文给出的涵盖2002年至2012年期间的logistic回归模型结果表明，危机的传播是通过美国以及其他欧盟国家的传染而发生的。此外，实证结果证实，高通胀、汇率下降和美国长期利率下降增加了2007-2008年金融危机发生的可能性。{{\copyright}2022作者。\textit{经济研究公报}由经济研究公报受托人和约翰·威利父子有限公司出版} https://zbmath.org/1530.91607 2024-04-15T15:10:58.286558Z “文君” https://zbmath.org/authors/？q=ai:wen.jun “法鲁克，奥马尔” https://zbmath.org/authors/？q=ai:farooq.umar “阿纳格里，苏哈伊布” https://zbmath.org/authors/？q=ai:anagerh.suhaib “塔巴什，摩萨布一世” https://zbmath.org/authors/？q=ai:tabash.mosab-我 概要：发展中经济体是外国援助的主要接受国。然而，由于外国援助的流入，这些国家必须面对治理不善的权衡，因为援助阻碍了治理状况。鉴于此，本研究旨在审查国家治理在确定公司投资决策方面的作用，并确定在接受大量外国援助的国家中，这种影响如何变化。为了验证这些假设，我们收集了七个经济体非金融部门企业的财务信息，并应用广义矩方法和两阶段最小二乘模型。统计结果表明，公司治理对公司投资选择具有积极影响。这一积极影响在对外援助的个别影响中是一致的。然而，外国援助系统地恶化了东道国的治理质量，这是指捐助机构不必要地中断东道国的机构程序。这一因素降低了机构效率，进一步恶化了公司投资。我们的实证分析表明，所有被分析的国家都应注重改善治理状况，以促进工业增长。这些经济体的决策者应确保外国援助的有效性，并引入更好的治理实践，以加快工业增长。\textbf{亮点}\开始{itemize}\项目[1]国家一级的治理对CI决策具有积极和重大的影响。\第[2]项外援对CI决策有积极影响。\第[3]项外援恶化了东道国的治理质量。\项目[4]国家治理与对外援助对CI的交互作用为负。\结束{itemize}{{copyright}2022年《经济研究公报》董事会和约翰·威利父子有限公司}