Asset allocation and risk calculati

Asset allocation and risk calculations depend largely on volatile models. The parameters of the volatility models are estimated using either the Maximum Likelihood (ML) or the Quasi-Maximum Likelihood (QML). By comparing the out-of-sample forecasting performance of 68 ARCH-type models using inter-daily data on the peso-dollar exchange rate, this study shows that it is important to correctly specify the distribution of the asset returns and not only focus on the specification of the volatility. The forecasts are compared to the Parkinson Range, an alternative to the Realized Volatility

Kết quả (Việt) 1:

Tài sản phân bổ và nguy cơ tính toán phụ thuộc chủ yếu vào mô hình dễ bay hơi. Các tham số của các mô hình biến động được ước tính sử dụng khả năng tối đa (ML) hoặc tối quasi-đa là khả năng (QML). Bằng cách so sánh hiệu suất dự báo ra mẫu của 68 ARCH-loại mô hình sử dụng dữ liệu hàng ngày giữa hai ngày đô la peso tỷ giá, nghiên cứu này cho thấy rằng nó là quan trọng để một cách chính xác xác định việc phân phối các tài sản trả lại và không chỉ tập trung vào đặc điểm kỹ thuật của sự biến động. Các dự báo được so sánh với dãy Parkinson, một sự thay thế để nhận ra bay hơi

Kết quả (Việt) 2:

Cấp phát và rủi ro tài sản tính toán phụ thuộc phần lớn vào mô hình biến động. Các tham số của mô hình biến động được ước tính bằng cách sử dụng một trong hai Maximum Likelihood (ML) hoặc Khả năng Quasi-tối đa (QML). Bằng cách so sánh các out-of-mẫu hiệu suất dự báo của 68 ARCH-loại mô hình sử dụng dữ liệu liên hàng ngày vào tỷ giá đồng peso USD, nghiên cứu này cho thấy rằng điều quan trọng là phải xác định một cách chính xác sự phân bố của các lãi của tài sản và không chỉ tập trung vào các đặc điểm kỹ thuật của sự biến động. Các dự báo được so sánh với chiếc Range Parkinson, một thay thế cho các biến động Realized