Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/195444 
Erscheinungsjahr: 
2018
Quellenangabe: 
[Journal:] Econometrics [ISSN:] 2225-1146 [Volume:] 6 [Issue:] 1 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2018 [Pages:] 1-27
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
This paper introduces a multivariate kernel based forecasting tool for the prediction of variance-covariance matrices of stock returns. The method introduced allows for the incorporation of macroeconomic variables into the forecasting process of the matrix without resorting to a decomposition of the matrix. The model makes use of similarity forecasting techniques and it is demonstrated that several popular techniques can be thought as a subset of this approach. A forecasting experiment demonstrates the potential for the technique to improve the statistical accuracy of forecasts of variance-covariance matrices.
Schlagwörter: 
volatility forecasting
kernel density estimation
similarity forecasting
JEL: 
C53
C58
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
Datei
Größe
580.89 kB





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