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Building Efficient Frontier for Non-normal Asset Returns using Copulas

Le Pitch
Ce travail vise à fournir une étude empirique complète de l'évolution de la structure de dépendance et de la dépendance de queue pour un large ensemble de marchés développés et émergents. Trois contributions méthodologiques sont sérieusement développées. Premièrement, et basé sur une littérature bien documentée sur les régularités empiriques, une nouvelle approche Mean-CVaR-Copula est introduite pour permettre une structure de dépendance non linéaire et s'écarter de l'hypothèse de normalité. Pour ce faire, une mesure alternative de la diversification est impliquée dans le modèle de corrélation linéaire classique, qui est adaptée sous l'hypothèse de normalité. En effet, la distribution conjointe est modélisée en utilisant des fonctions Copulas pour capturer la dépendance non linéaire entre les marchés. Deuxièmement, une extension de l'approche de Kapil Agrawal (2008) est proposée pour fournir des résultats plus fiables basés sur la théorie des Copulas. Troisièmement, une méthodologie de théorie des Copulas est développée pour relier le paramètre de mémoire longue (paramètre de dépendance temporelle à long terme) et le paramètre de Copula (paramètre de dépendance) afin de contrôler la persistance des crises financières et réduire leur impact sur l'allocation des actifs. Afficher moinsAfficher plus

Building Efficient Frontier for Non-normal Asset Returns using Copulas

69,90 €
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Le Pitch

Ce travail vise à fournir une étude empirique complète de l'évolution de la structure de dépendance et de la dépendance de queue pour un large ensemble de marchés développés et émergents. Trois contributions méthodologiques sont sérieusement développées. Premièrement, et basé sur une littérature bien documentée sur les régularités empiriques, une nouvelle approche Mean-CVaR-Copula est introduite pour permettre une structure de dépendance non linéaire et s'écarter de l'hypothèse de normalité. Pour ce faire, une mesure alternative de la diversification est impliquée dans le modèle de corrélation linéaire classique, qui est adaptée sous l'hypothèse de normalité. En effet, la distribution conjointe est modélisée en utilisant des fonctions Copulas pour capturer la dépendance non linéaire entre les marchés. Deuxièmement, une extension de l'approche de Kapil Agrawal (2008) est proposée pour fournir des résultats plus fiables basés sur la théorie des Copulas. Troisièmement, une méthodologie de théorie des Copulas est développée pour relier le paramètre de mémoire longue (paramètre de dépendance temporelle à long terme) et le paramètre de Copula (paramètre de dépendance) afin de contrôler la persistance des crises financières et réduire leur impact sur l'allocation des actifs. Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Building Efficient Frontier for Non-normal Asset Returns using Copulas
Publication
02 novembre 2016
Pages
224
Taille
22.9 x 15.2 x 1.3 cm
Poids
336
ISBN-13
9783841618221

Auteur

Livré entre : 30 juillet - 4 août
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