?
Time series momentum: Evidence from the European equity market
Heliyon. 2023. Vol. 9. Article e12989.
Кусляйкин А. В., Экономическая политика 2025 Т. 20 № 1 С. 30–55
Какую роль в формировании доходности криптовалют играет фактор риска синхронного падения — обесценения отдельных криптовалют и портфелей при падении рынка в целом? Ответу на этот вопрос посвящена настоящая работа. Исследование строится на недельных данных за 2014–2018 годы и охватывает свыше 900 криптовалют. Эмпирическая часть содержит регрессионный анализ, рассматривающий сразу три подхода к измерению систематического риска ...
Добавлено: 7 апреля 2025 г.
Теплова Т. В., Микова Е. С., Munir Q. и др., Economic Change and Restructuring 2023 Vol. 56 No. 1 P. 515–535
Добавлено: 2 сентября 2022 г.
Маити М., Вукович Д., Journal of Economic Structures 2020 Vol. 9:47 P. 1–27
Добавлено: 8 июля 2020 г.
Маити М., Future Business Journal 2019 Vol. 5 No. 5 P. 1–12
Добавлено: 19 декабря 2019 г.
Савченко А. В., Savchenko V., Radioelectronics and Communications Systems 2019 Vol. 62 No. 5 P. 223–231
Исследован широкий класс параметрических оценок спектральной плотности мощности, основанных на принципе максимума энтропии и авторегрессионной модели наблюдений, при этом выделен их ключевой параметр – порядок используемой модели. Рассмотрена проблема априорной неопределенности, когда истинное значение порядка наблюдателю заранее не известно. С целью преодоления недостатков известных алгоритмов в условиях малых выборок наблюдений предложен новый критерий автоматического определения ...
Добавлено: 16 августа 2019 г.
Есаулов Д. М., Moscow University Mathematics Bulletin 2012 Vol. 67 No. 2 P. 79–81
Добавлено: 19 октября 2016 г.
Есаулов Д. М., Mathematical Methods of Statistics 2013 Vol. 22 No. 4 P. 333–349
Добавлено: 19 октября 2016 г.
Boldin M. V., Есаулов Д. М., Moscow University Mathematics Bulletin 2014 Vol. 69 No. 1 P. 29–32
Добавлено: 17 октября 2016 г.
Болдин М. В., Есаулов Д. М., Вестник Московского университета. Серия 1: Математика. Механика 2014 № 1 С. 46–50
В статье исследуется локальная качественная робастность GM-тестов в авторегрессии против выбросов. Рассматривается локальный вариант схемы засорения данных независимыми аддитивными выбросами интенсивности O(n -1/2)<img /><img /><img /><img /><img /><img /><img /><img />, <img />n - объем данных. Качественная робастность формулируется в терминах равностепенной непрерывности мощности. Построены асимптотически оптимальные в максиминном смысле GM-тесты. ...
Добавлено: 17 октября 2016 г.
Воронеж: ООО ИПЦ "Научная книга", 2014.
Сборник материалов Международной конференции ...
Добавлено: 2 июня 2016 г.
Kharkov: ФОП Александрова К.М., ВД "IНЖЕК", 2013.
Сборник материалов Международной конференции ...
Добавлено: 2 июня 2016 г.
Светуньков С. Г., В кн.: Сучаснi проблеми моделювания соцiально-економiчних систем* К вопросу о прогнозировании экономики с помощью моделей авторегрессии.: Бердянск: Видавець Ткачук, 2015. С. 26–30.
Рассматривается влияние длины выборки рядов экономической динамики на правильную диагностику структуры авторегрессионных моделей. Доказывается, что увеличиние длины выборки далее, чем это определено периодом инерционости экономического объекта, коррелограммы искажают реальную ситуацию, а модели авторегрессии имеют ошибочную структуру. Все научные гипотезы проверены на представительной выборке ежедневных данных мировых цен на нефть за последние пять лет. ...
Добавлено: 3 июня 2015 г.
Бердянск: Видавець Ткачук, 2015.
Сборник материалов Международной конференции ...
Добавлено: 3 июня 2015 г.
Shapoval A., Le Mouel J. -., Shnirman M. G. и др., Journal of Geophysical Research 2014 Vol. 119 P. 6120–6130
Добавлено: 13 августа 2014 г.
Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2014 Vol. 8509 P. 638–646
Добавлено: 25 июля 2014 г.