Statistical Inference in Multifractal Random Walk Models for Financial Time Series
Produktnummer:
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| Autor: | Sattarhoff, Cristina |
|---|---|
| Themengebiete: | Cristina Financial GMM estimation HAC estimation Inference Models Multifractal Peter financial marketes efficiency financial volatility |
| Veröffentlichungsdatum: | 15.04.2011 |
| EAN: | 9783631606735 |
| Auflage: | 1 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 102 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften |
Produktinformationen "Statistical Inference in Multifractal Random Walk Models for Financial Time Series"
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.
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