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【2h】

Modeling stylized facts for financial time series

机译:为金融时间序列建模程式化的事实

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摘要

Multivariate probability density functions of returns are constructed inorder to model the empirical behavior of returns in a financial time series.They describe the well-established deviations from the Gaussian random walk,such as an approximate scaling and heavy tails of the return distributions,long-ranged volatility-volatility correlations (volatility clustering) andreturn-volatility correlations (leverage effect). The model is testedsuccessfully to fit joint distributions of the 100+ years of daily pricereturns of the Dow Jones 30 Industrial Average.
机译:构建收益的多元概率密度函数是为了对金融时间序列中的收益的经验行为进行建模。它们描述了与高斯随机游走的公认偏差,例如收益分布的近似标度和粗尾,波动率-波动率相关性(波动率聚类)和收益率-波动率相关性(杠杆效应)。该模型已成功测试,以适应道琼斯30工业平均指数100年以上每日价格收益率的联合分布。

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