Zobrazeno 1 - 10
of 160
pro vyhledávání: '"OKHRIN, YAREMA"'
In this paper, we analyze the asymptotic behavior of the main characteristics of the mean-variance efficient frontier employing random matrix theory. Our particular interest covers the case when the dimension $p$ and the sample size $n$ tend to infin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.15103
Publikováno v:
In Renewable Energy February 2024 221
Publikováno v:
IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 69, 2020
In this paper, using the shrinkage-based approach for portfolio weights and modern results from random matrix theory we construct an effective procedure for testing the efficiency of the expected utility (EU) portfolio and discuss the asymptotic beha
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.04761
Autor:
Uddin, Gazi Salah, Luo, Tianqi, Yahya, Muhammad, Jayasekera, Ranadeva, Rahman, Md Lutfur, Okhrin, Yarema
Publikováno v:
In Energy Economics September 2023 125
Publikováno v:
In Energy Economics September 2023 125
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
A novel approach for dynamic modeling and forecasting of realized covariance matrices is proposed. Realized variances and realized correlation matrices are jointly estimated. The one-to-one relationship between a positive definite correlation matrix
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1802.09585
Publikováno v:
Journal of Business & Economic Statistics, 2022
In this paper we estimate the mean-variance portfolio in the high-dimensional case using the recent results from the theory of random matrices. We construct a linear shrinkage estimator which is distribution-free and is optimal in the sense of maximi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1611.01958
Publikováno v:
In Computational Statistics and Data Analysis February 2020 142
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.