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Estimating time-varying variances and covariances via nearest neighbour multivariate predictions : applications to the NYSE and the Madrid Stock Exchange Index

机译:通过最近邻多元变量预测估算时变方差和协方差:在纽约证券交易所和马德里股票交易所指数中的应用

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摘要

In this paper we present a technique to obtain the time-varying covariance matrix for several time series for nearest neighbour predictors. To illustrate the use of this technique, we analyse the time-varying variances and correlations between the daily returns on two equity stock market indexes, the New York Stock Exchange (NYSE) and the Madrid Stock Exchange Index (MSEI).
机译:在本文中,我们提出了一种用于获取多个时间序列的时变协方差矩阵的技术,用于最近邻预测变量。为了说明这种技术的使用,我们分析了纽约股票交易所(NYSE)和马德里股票交易所指数(MSEI)这两个股票市场指数的每日收益之间的时变方差和相关性。

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