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【24h】

Simulating cointegrated time series

机译:模拟协整时间序列

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摘要

When one models dependence solely via correlations, portfolio allocation models can perform poorly. This motivates considering dependence measures other than correlation. Cointegration is one such measure that captures long-term dependence. In this paper we present a new method to simulate cointegrated sample paths using the vector auto-regressive-to-anything (VARTA) algorithm. Our approach relies on new properties of cointegrated time series of financial asset prices and allows for marginal distributions from the Johnson system. The method is illustrated on two data sets, one real and one artificial.
机译:当一个人仅通过相关性对依赖关系进行建模时,投资组合分配模型可能会表现不佳。这激发了考虑除相关性以外的依赖度量的动机。协整是捕获长期依赖的一种方法。在本文中,我们提出了一种使用向量自回归任何东西(VARTA)算法来模拟协整样本路径的新方法。我们的方法依赖于金融资产价格的时间序列的新特性,并允许约翰逊系统进行边际分配。该方法在两个数据集上进行了说明,一个是真实的,一个是人工的。

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