Zobrazeno 1 - 10
of 46
pro vyhledávání: '"Voev, Valeri"'
Publikováno v:
Journal of Applied Econometrics, 2014 Aug 01. 29(5), 774-799.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26608993
Autor:
Varneskov, Rasmus, Voev, Valeri
Publikováno v:
In Journal of Empirical Finance January 2013 20:83-95
Autor:
Nolte, Ingmar, Voev, Valeri
Publikováno v:
Journal of Business & Economic Statistics, 2012 Jan 01. 30(1), 94-108.
Externí odkaz:
http://dx.doi.org/10.1080/10473289.2011.637876
Autor:
CHIRIAC, ROXANA, VOEV, VALERI
Publikováno v:
Journal of Applied Econometrics, 2011 Sep 01. 26(6), 922-947.
Externí odkaz:
http://dx.doi.org/10.1002/jae.1152
Autor:
Halbleib, Roxana, Voev, Valeri
Publikováno v:
Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik / Journal of Economics and Statistics, 2011 Feb 01. 231(1), 134-152.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/23813249
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Hansen, P R, Lunde, A & Voev, V 2010 ' Realized Beta GARCH: A Multivariate GARCH Model with Realized Measures of Volatility and CoVolatility ' Institut for Økonomi, Aarhus Universitet, Aarhus .
We introduce a multivariate GARCH model that utilizes and models realized measures of volatility and covolatility. The realized measures extract information contained in high-frequency data that is particularly beneficial during periods with variatio
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::9cfc34b04ea28ab4af5f25c8d38570f4
https://hdl.handle.net/1814/25014
https://hdl.handle.net/1814/25014
Autor:
Chiriac, Roxana, Voev, Valeri
In this paper we introduce a new method of forecasting covariance matrices of large dimensions by exploiting the theoretical and empirical potential of using mixed-frequency sampled data. The idea is to use high-frequency (intraday) data to model and
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::4ae66c70fa680b7c39262f49ce9b34a0