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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.33 no.3, 2020년, pp.297 - 308
김다희 (숙명여자대학교 통계학과) , 윤재은 (숙명여자대학교 통계학과) , 황선영 (숙명여자대학교 통계학과)
We focus on the functional autoregressive conditional heteroscedasticity (fARCH) modelling to analyze intraday volatilities based on high frequency financial time series. Multivariate volatility models are investigated to approximate fARCH(1). A formula of multi-step ahead volatilities for fARCH(1) ...
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Aue, A., Horvath, L., and Pellatt, D. F. (2017). Functional generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Time Series Analysis, 38, 3-21.
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31, 307-327.
Bollerslev, T. (1990). Modelling the coherence in short-run nominal exchange rates: a multivariate generalized ARCH model, Review of Economics and Statistics, 72, 498-505.
Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom in flation, Econometrica, 50, 987-1007.
Engle, R. F. and Kroner, K. F. (1995). Multivariate simultaneous generalized ARCH, Econometric Theory, 11, 122-150.
Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models, Journal of Business & Economic Statistics, 20, 339-350.
Hansen, P. R. and Lunde, A. (2006). Realized variance and market microstructure noise, Journal of Business & Economic Statistics, 24, 127-161.
Hormann, S. and Kokoszka, P. (2012). Functional Time Series. In Handbook of Statistics, (Vol. 30, pp. 157-186), Elsevier.
Hormann, S., Horvath, L., and Reeder, R. (2013). A functional version of the ARCH model, Econometric Theory, 29, 267-288.
Tsay, R. S. (2010). Analysis of Financial Time Series (3rd ed), John Wiley & Sons, New York.
Yoon, J. E., Kim, J. M., and Hwang, S. Y. (2017). Functional ARCH (fARCH) for high-frequency time series: illustration, Korean Journal of Applied Statistics, 30, 983-991.
Yoon, J. E., Kim, J. M., and Hwang, S. Y. (2018). The fGARCH (1, 1) as a functional volatility measure of ultra high frequency time series, Korean Journal of Applied Statistics, 31, 667-675.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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